NVIDIA stellt mit DreamDojo ein KI-Weltmodell vor, das chirurgische Roboter mithilfe von Videosimulationen trainiert. Zusammen mit dem Steuerungs-Framework Cosmos Policy könnte dies die Entwicklung von Medizintechnik dramatisch beschleunigen und die Kosten senken. Das Ziel sind vollständig softwaredefinierte Operationssäle.
KI lernt Physik aus Videos – ohne Formeln
Am 20. Februar 2026 stellte NVIDIA der Forschung das DreamDojo-Modell zur Verfügung. Es umgeht ein zentrales Problem der Robotik: den Datenengpass. Statt auf starre physikalische Berechnungen setzt das System auf reine Videodaten. Es wurde mit über 44.000 Stunden Egoperspektive-Videos trainiert und sagt voraus, wie sich Objekte im Raum visuell verhalten werden.
Für die Chirurgie ist dieser Ansatz ein Durchbruch. Herkömmliche Simulatoren scheitern oft an der unvorhersehbaren Natur von Weichgewebe, Blutungen oder komplexen Nähten. DreamDojo verleiht Robotern ein allgemeines Verständnis für physikalische Interaktionen – gelernt aus der realen Welt. So können Instrumente zuverlässiger in deformierbaren, unstrukturierten Umgebungen navigieren.
Cosmos Policy: Die Brücke zur Echtzeit-Steuerung
Das am Vortag vorgestellte Cosmos Policy-Framework ergänzt DreamDojo perfekt. Es trainiert das bestehende Cosmos Predict-2-Modell speziell für Manipulationsaufgaben nach und kodiert Roboteraktionen direkt ins System. Die Kombination aus Weltmodell und präziser Steuerungspolitik bildet eine kritische Infrastrukturschicht für Medizingerätehersteller.
Ein entscheidender Fortschritt ist die Geschwindigkeit. Durch eine spezielle Destillations-Pipeline arbeiten die Modelle jetzt in Echtzeit mit über 10 Bildern pro Sekunde. Das ermöglicht Live-Teleoperation via VR-Controller und ist eine Grundvoraussetzung für sensible chirurgische Assistenzsysteme.
Hardware-Partner setzen auf IGX Thor und Holoscan
Die praktische Anwendung der neuen KI-Tools hängt von spezieller Hardware ab. Medizintechnik-Konzerne setzen bereits auf NVIDIAs medizinische Plattformen IGX Thor und Holoscan, um KI-Modelle direkt am OP-Tisch mit minimaler Latenz zu verarbeiten.
So integriert EndoQuest Robotics IGX Thor in sein nächstes endoluminales Robotersystem für Echtzeit-Gewebeanalyse. Auch Branchengrößen wie Johnson & Johnson MedTech und CMR Surgical evaluieren oder nutzen die Infrastruktur. Mit DreamDojo erhalten diese Partner nun leistungsfähige Simulationswerkzeuge, um ihre Systeme risikofrei zu trainieren, bevor sie echtes Gewebe berühren.
Das Ende der teuren physischen Tests?
Die neuen Modelle attackieren eines der größten Hindernisse in der Medizintechnik: die Abhängigkeit von extrem teuren und logistisch aufwendigen Tests an Kadavern oder Tieren. Die Entwicklung von Steuerungsalgorithmen erfordert normalerweise Tausende reproduzierbarer Versuche unter verschiedenen Bedingungen.
NVIDIAs Simulationsumgebungen komprimieren diese Entwicklung von Tagen in Minuten. Tausende parallele OP-Szenarien – von unerwarteten Blutungen bis zu anatomischen Anomalien – können KI-Agenten risikofrei durchspielen lassen. Marktbeobachter sehen darin einen Game-Changer für die Branchenökonomie: Auch kleinere Start-ups können nun mit etablierten Giganten konkurrieren, da die Einstiegshürde für Training und Validierung sinkt.
Der Weg zur Zulassung: Die nächste Hürde
Der Fokus der Branche wird sich 2026 nun auf die regulatorische Validierung verlagern. Entwickler müssen Behörden wie der FDA und der EMA beweisen, dass KI-Steuerungen, die in generativen Simulationen trainiert wurden, sicher und zuverlässig auf die reale menschliche Anatomie übertragbar sind.
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Prognosen deuten darauf hin, dass bis Ende des Jahrzehnts die meisten neuen chirurgischen Roboter über ein gewisses Maß an softwaredefinierter Autonomie verfügen werden. Mit der Open-Source-Strategie für seine KI-Tools und dem Angebot der zugrundeliegenden Enterprise-Hardware positioniert sich NVIDIA als unverzichtbarer Infrastrukturpartner für den intelligenten Operationssaal der Zukunft.
