Egy nemzetközi kutatócsoport – benne az Óbudai Egyetem szakembereivel – gőzerővel dolgozik az orvosi robotika egyik legnagyobb rákfenéjének felszámolásán: a jó minőségű, nagy mennyiségű adat hiányán.

A megoldásuk az Open-H-Embodiment nevet viseli.

Ez egy gigantikus, nyílt forráskódú adatbázis, aminek célja, hogy a sebészrobotok számára egyfajta „kollektív emlékezetet” biztosítson, és ezzel turbófokozatba kapcsolja az autonóm képességek fejlesztését.

A projekt azt ígéri a sebészeti robotikának, amit az ImageNet jelentett a számítógépes látás számára: egy alapvető referenciapontot, amely az AI új generációját fogja hajtani. (function() { var container = document.currentScript.previousElementSibling; if (!container || !container.classList.contains('youtube-facade')) return; function loadVideo() { var src = container.dataset.youtubeSrc; if (!src) return; var iframe = document.createElement('iframe'); iframe.src = src; iframe.title = 'YouTube video player'; iframe.frameBorder = '0'; iframe.allow = 'accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share'; iframe.referrerPolicy = 'strict-origin-when-cross-origin'; iframe.allowFullscreen = true; container.innerHTML = ''; container.classList.remove('youtube-facade'); container.removeAttribute('role'); container.removeAttribute('tabindex'); container.removeAttribute('aria-label'); container.appendChild(iframe); } container.addEventListener('click', loadVideo); container.addEventListener('keydown', function(e) { if (e.key === 'Enter' || e.key === ' ') { e.preventDefault(); loadVideo(); } }); })(); A projekt léptéke drasztikus szakítást jelent a korábbi próbálkozásokkal.

Míg a régebbi adathalmazok csupán néhány órányi anyagot tartalmaztak egyetlen robottól, az Open-H-Embodiment mintegy 780 órányi szinkronizált videót és kinematikai adatot sűrít össze.

Ezt a hatalmas gyűjteményt közel 50 intézménytől kalapozták össze világszerte, és 20 különböző robotplatformot fed le – köztük az Intuitive Surgical, Inc. által gyártott, széles körben elterjedt da Vinci sebészrendszert is.

A szerzők között ott találjuk az Óbudai Egyetem Bejczy Antal iRobottechnikai Központjának kulcsszereplőit is: Lukács Eszter , Haidegger Tamás és Takács Kristóf neve is fémjelzi ezt a globális összefogást.

A teljes adatbázis és a hozzá tartozó dokumentáció bárki számára elérhető a projekt GitHub repozitóriumában .

Ez a szabványosított kincsesbánya már most új kutatási irányokat nyit meg, ahogy az az „ Open-H-Embodiment: A Large-Scale Dataset for Enabling Foundation Models in Medical Robotics ” című publikációban is olvasható.

Az adatokat olyan alapmodellek betanítására használják, mint a sebészeti feladatokra optimalizált Vision-Language-Action (VLA) modell, a GR00T-H , vagy a valósághű szimulációk létrehozására alkalmas Cosmos-H-Surgical-Simulator .

Fontos azonban hangsúlyozni, hogy mindez még preklinikai fázisban van: az adatok laboratóriumi feladatokat – például fantomokon és ex vivo szöveteken végzett varrást vagy tárgymozgatást – rögzítenek, nem pedig élő pácienseken végrehajtott beavatkozásokat.

Miért akkora szám ez?

Az autonóm sebészet fejlődését évek óta hátráltatják az elszigetelt „adatsilók”.

Minden kutatóintézetnek és robotgyártónak megvolt a saját, házon belüli adatbázisa, ami szinte lehetetlenné tette olyan általános AI-modellek képzését, amelyek különböző rendszereken is működnek.

Az Open-H-Embodiment áttöri ezt a falat egy közös, nyilvános alap megteremtésével.

Ez demokratizálja a kutatást, lehetővé téve a kisebb laborok számára is, hogy felvegyék a versenyt a tech-óriásokkal, a szakma egésze pedig egy közös tudásbázisra építkezhet.

A végső cél nem a sebészek leváltása, hanem olyan hiperintelligens robotasszisztensek létrehozása, amelyek képesek elvégezni a monoton részfeladatokat, csökkentik az orvosok fáradtságát, és hosszú távon növelik a precizitást, ezzel javítva a betegek gyógyulási esélyeit.