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「英伟达呼吸机」开源:计算机架构大师Bill Dally打造,黄仁勋点赞

这款呼吸机是计算机架构大师 Bill Dally 的手笔。

计算机先驱们也加入了抗击新冠的行列:英伟达首席科学家 Bill Dally 本周宣布了一款开源低成本机械呼吸机设计。
Dally 表示,这款呼吸机的设计仅耗时几周,对于这位职业生涯中对于半导体行业、超级计算机的发展做出过重要贡献的学者来说,该项目相对比较简单:呼吸机仅需使用现成的电子元件制作,成本约 400 美元,而且可以快速制造出来。

相比之下,传统的呼吸机成本可能要超过两万美元——这还是新冠疫情流行之前,市场没有出现波动时的情况。

除担任英伟达首席科学家、负责把控公司整体技术战略发展外,Dally 同时还是美国国家工程院院士、美国文理科学学院院士、IEEE 和 ACM 会员。在 2009 年就任英伟达之前,Dally 还曾担任 MIT、斯坦福大学的教授,是 MIT 助理教授韩松的博士生导师。在系统架构方面,他几乎与图灵奖得主 David Patterson 齐名。

自 2009 年加入英伟达之后,Dally 领导着一个超过 200 名科学家的团队,专注于 AI、计算机视觉、自动驾驶汽车、机器人技术和图形等领域。

Bill Dally 在 2018 年的 GTC 大会上。

「我不希望看到因为大规模疫情而出现呼吸机短缺的情况,」Dally 表示。「但我认为如果最坏的情况可能发生,人们必须做好准备。」

呼吸机和新冠

当前新冠疫情在全球还没有消退的趋势,呼吸机成为了医疗设备需求的重要部分。Bill Dally 的开源呼吸机设计或许可以很大程度上缓解这一情况。

呼吸机设计:http://op-vent.stanford.edu/

对于感染新冠病毒(COVID-19)的人群来说,约有 0.3-0.6% 的患者发展为严重的急性呼吸窘迫综合症,需要机械呼吸机的支持。

对此,Dally 的目标是构建「最简版本」的呼吸机。他设计的设备大体上仅由两种易于获取的部件组成,一个比例电磁阀(Proportional Solenoid Valve)和一个微控制器,微控制器调节通过该阀流向患者的气体流量。

前不久,英伟达 CEO 黄仁勋曾呼吁公司研究者寻求抗击新冠的方法,Bill Dally 迅速开始了自己的工作,他与技术和医疗领域的专家取得联系,通过视频会议进行了交流。

黄仁勋:「我看行」

在四月初,Bill Dally 在自我隔离期间泛舟于 Tahoe 清凉湖面时,他突然有了灵感。
Dally 在线订购了一个比例电磁阀,它通过电磁体控制打开或关闭,随后他拿出了为自家酒窖控制恒温系统的微控制器。在自己的电子产品车间里连续工作了几天几夜之后,Dally 编写了数千行代码,制成了一个使用普通管道配件和阀门构造的呼吸器原型。

4 月 4 日,Dally 在他的车库里向英伟达员工们分享了呼吸器工作的视频。黄仁勋当即表示:「我看行!」

收集专家建议

为了进一步推动这个项目,Dally 联系了各路专家。他找到自己的前学生,自动驾驶和机器人专家 Paul Karplus,医学生 Emma Tran,并很快与斯坦福大学医学院院长 Andrew Moore、医疗器械公司创始人 Bryant Lin、麻醉医师 Ruth Fanning 等人取得了联系。

Dally 还与拟真环境和模拟学习专家 David Gaba 取得了联系以测试设备。

4 月 17 日,Gaba 在复杂的肺部模拟器上测试了呼吸器原型机,以各种呼吸机设置对正常和两种水平的 COVID-19 肺部疾病情况进行建模。Dally 报告说,它可按照预期工作。

组装仅需 5 分钟

直到现在,Dally 在自家车库里组装的原型呼吸机仍然可以正常工作,它简单而可靠。Dally 表示,他可以在 5 分钟内将设备的气动组件安装起来。该呼吸机有一个简单的显示屏,并可以放入标准手提箱内。Dally 认为,与基于气袋的紧急呼吸支持方式相比,这种呼吸机显然更加有效,它可以精确地调节流量,压力和体积,而且零件更少,耗费功率更小,成本更低。
英伟达首席科学家设计的呼吸机可精确测量气流,补偿阀误差,控制最大压力,实现由患者启动的通气,也包含监视警报状况等功能的传感器。

在「开源呼吸机」的消息放出之后,Yann LeCun 等著名学者纷纷表示关注。Dally 表示,现在他正在研究美国食品药品管理局(FDA)紧急使用授权所需的文书工作,希望能够尽快启动量产满足抗疫前线医护人员的应急需求。

参考内容:
https://blogs.nvidia.com/blog/2020/05/01/low-cost-open-source-ventilator-nvidia-chief-scientist/

产业新型冠状病毒黄仁勋英伟达
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韩松人物

2017 年斯坦福大学电子工程系博士毕业,师从 NVIDIA 首席科学家 Bill Dally 教授。他的研究也广泛涉足深度学习和计算机体系结构,他提出的 Deep Compression 模型压缩技术曾获得 ICLR'16 最佳论文,ESE 稀疏神经网络推理引擎获得 FPGA'17 最佳论文,对业界影响深远。他的研究成果在 NVIDIA、Google、Facebook 得到广泛应用,博士期间创立了深鉴科技,现为麻省理工学院电气工程和计算机科学系的助理教授。

自动驾驶汽车技术

自动驾驶汽车,又称为无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人,是自动化载具的一种,具有传统汽车的运输能力。作为自动化载具,自动驾驶汽车不需要人为操作即能感测其环境及导航。

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