研究进展：手术机器人-算法 | Nature Machine Intelligence

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端到端机器人学习的主导范例，侧重于优化解决单个机器人问题的特定任务目标，例如拾取物体或到达目标位置。然而，最近机器人技术中的高容量模型工作，已经显示出了在视频演示的大量多样化和任务不可知数据集上进行训练前景。这些模型，对未知环境的泛化程度，令人印象深刻，特别是在数据量和模型复杂性规模方面。 从数据中学习的手术机器人，系统很难像其他机器人学习领域一样快速发展，原因如下：缺乏现有的大规模开源数据来训练模型；由于模拟无法与生物组织的物理和视觉复杂性相匹配，因此对这些手术机器人，在手术过程中，软体变形建模是极具挑战性的。在临床试验中，外科手术机器人有伤及病人的风险，需要更广泛的安全措施。 近日，美国 约翰斯·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）Samuel Schmidgall等，在Nature Machine Intell ………………………………