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將 AI 擴展至新一代機器人外科醫生

人工智能手術機器人

醫療保健業一向走在 AI 趨勢尖端。以史丹佛大學 1972 年的推斷引擎工作為例。所謂的 MYCIN 專家系統成功運用 AI,根據回報的症狀和醫療檢測結果,診斷患者血液感染的問題。

如今醫療保健 AI 再度大顯身手。就這個案例而言,AI 讓手術機器人的智慧足以執行自動化工作,從 UC Berkeley、Intel® AI Labs 與 Google Brain 之間的研究合作關係可見一斑。其中一項專案是 Motion2Vec 這個達文西手術機器人部署的半監督式表徵學習演算法,可學習如何完全自主縫合傷口。

Motion2Vec 雖然仍在持續精進中,但總有一天可以支援比技術最爐火純青人類外科醫生還精確的 AI 手術機器人。

機器人系統的隱藏成本

完全自主手術機器人進展受限與 AI 模型關係不大,主要原因在於基礎硬體的複雜度、法規限制以及每個機器人的成本。

這類系統通常採用專屬控制模組,各項必要工作則是仰賴獨立的固定功能 CPU、GPU、密碼編譯處理器或 ASIC。如此一來,系統架構趨於複雜,內含的多種元件不僅使得現今的機器人功能受限,更抑制了機器人日後擴充的能力。

雪上加霜的是,一旦這些設計通過認證,成為功能安全標準之後,幾乎就成了定局。醫療安全標準重新認證需要的時間與成本,使得任何升級能力優勢相形見絀。在這個階段,建置或購買全新系統往往成了順理成章的作法。

這類系統既然造價如此高昂,理應能夠升級,而且隨著 AI 技術持續革新,這個真理更是顯得一針見血。問題在於,AI 手術機器人必須兼顧太多環節,根本不算是一個系統。

嵌入式電腦模組領導供應商 congatec AG 行銷總監 Christian Eder 表示:「就 AI 機器人系統而言,必須有識別現況的視覺。」「除了所有必要的動作控制與即時處理,還必須維持高安全性等級。因此那成了不可或缺的用途:結合視覺以及動作與安全性這類環節。」

第 11 代 Intel® Core vPro® 與 Intel® Xeon® W-11000E 系列處理器(舊稱 Tiger Lake H)正好能派上用場。

整合:新一代機器的展望

第 11 代處理器基本上將一切整合於 10 奈米晶片組,克服了多學科系統的挑戰。這包括異質多核心處理效能、低延遲和確定性通訊,甚至是功能安全性措施,全部的散熱設計功率(TDP)低達 25 W。

在處理方面,這個產品組合的裝置提供高達八個 CPU。然而,第 11 代處理器在手術機器人這類複雜使用案例脫穎而出的原因,其實卻是周邊運算功能。

  • 整合式 Intel® UHD Graphics 支援 CV 和/或 AI 工作負載,透過平行選項以效率更高的方式執行這些工作。另外,圖形處理器讓 CPU 有餘裕處理其他工作,例如控制、網路管理與一般運算。
  • 硬體加速分割區利用 Intel® 虛擬技術,讓多個核心、圖形處理器與其他元件,得以用獨立虛擬平台的方式運作。
  • 深度學習推斷效能透過 Intel® Deep Learning Boost,締造效能更高的指令。

然而,全新的晶片組不光是靠效能實現新一代的機器人系統。舉例來說,Motion2Vec 推斷產生輸出後,必須即時在機器人馬達和致動器執行該命令,才能保證程序執行的順序正確無誤。

第 11 代 Intel 系列處理器利用時效性網路(TSN)與 Intel® Time-Coordinated Computing (Intel® TCC),可確保此硬性即時效能。TCC 會同步化處理器內的 IP 區塊,而且獲得減少抖動的工具支援,可防止即時應用程式不受干擾。

新裝置的其他方面格外專注於功能安全性。內建勾點利用 Intel® Functional Safety Essential Design Package (Intel® FSEDP) 對應處理器硬體與韌體,可大幅減少安全性認證工作。

硬體整合程度高,加上改採 FuSa 法規遵循,開發過程得以更簡化與精簡,同時減少了前期元件費用與之後的認證成本。那麼透過升級而非重新設計機器人系統可以省下的大量成本呢?

標準模組等於節省開發費用

任何晶片組效能或整合,都無法避免升級為功能更豐富機器人的成本。然而,新的嵌入式硬體標準卻可以。

PICMG COM Express 與 COM-HPC 規格是嵌入式模組電腦(COM)標準,利用模組化的雙主機板架構。在這兩種情況,底部的卡都可當成通往機器人這類系統的 I/O 路徑,這樣一來,如果兩者之間的介面依舊相容,頂端的處理器模組便可換成效能更高的模組。

兩個標準只有一個差異,就是 COM Express 服務的對象是現有的設計,而 COM-HPC 的架構設計卻可支援新一代介面、處理器,以及隨之而來的較高 TDP。

因此,配合 COM Express 設計的開發人員,輕輕鬆鬆便能採用 conga-TS570 這類新一代模組。若是重新開始的人,透過 congatec conga-HPC/cTLH 這類解決方案,即可充分利用第 11 代 Intel Core 處理器。未來,他們透過採用新一代晶片組的 COM-HPC 模組即可更換它,無需重新設計整個系統。

「這些處理器的美妙之處在於,雖然他們運轉時的包絡線功率跟前一代 Intel Core 處理器一模一樣,但是我們得到的效能高出許多。此外,處理器早就有 AI 加速了。」Eder 說明。「在不需要任何額外電源供應器或任何額外散熱的一個低功率封裝,我們就能維持先前的等級,不過功能更加豐富。」

促成的硬體基礎準備就緒之後,Motion2Vec 這類 AI 技術應該能突飛猛進,不僅可協助醫師,更可在某些情況中取而代之。這樣一來,就經濟和地理位置而言,所有人都能更容易取得醫療保健。

這群醫生機器人需要的只不過是更靈活的頭腦。

作者簡介

Brandon is a long-time contributor to insight.tech going back to its days as Embedded Innovator, with more than a decade of high-tech journalism and media experience in previous roles as Editor-in-Chief of electronics engineering publication Embedded Computing Design, co-host of the Embedded Insiders podcast, and co-chair of live and virtual events such as Industrial IoT University at Sensors Expo and the IoT Device Security Conference. Brandon currently serves as marketing officer for electronic hardware standards organization, PICMG, where he helps evangelize the use of open standards-based technology. Brandon’s coverage focuses on artificial intelligence and machine learning, the Internet of Things, cybersecurity, embedded processors, edge computing, prototyping kits, and safety-critical systems, but extends to any topic of interest to the electronic design community. Drop him a line at techielew@gmail.com, DM him on Twitter @techielew, or connect with him on LinkedIn.

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