Technik

Dank selbstfahrender Autos: Nvidias Einstieg in Gesundheitssektor

von Marten Zabel

Große Datenmengen, wie sie autonome Fahrzeuge nutzen, brauchen schlaue Systeme zur Verarbeitung. Nvidia will diese auch im Gesundheitswesen nutzen.

Ein MRT eines Gehirns.
Bei Gehirnscans – wie hier beim MRT – entstehen Unmengen an Daten. Nvidia will der Medizin helfen, diese zu verarbeiten. Foto: Shutterstock / create jobs 51

Das erfahren Sie gleich:

  • Wie Nvidia jetzt auch ins Gesundheitswesen einsteigen will
  • Warum das Unternehmen dabei von den Daten selbstfahrender Autos profitiert
  • Wie sich in der Medizin so Billiarden von Bytes – oder Petabytes – verarbeiten lassen

Mit Project Maglev will Nvidia seine Hard- und Software auch für andere Anwendungsbereiche nutzbar machen. Das Unternehmen will so große neue Geschäftsfelder mit seiner eigenen KI für Datenverarbeitung erschließen – über die Daten vom autonomem Fahren hinaus.

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Im Fokus stehen dabei Videoüberwachung, Robotersteuerung und vor allem das Gesundheitswesen. Dieser Zweig können laut Nvidia besonders von den Datenverarbeitungsfähigkeiten von Project Maglev profitieren.

Selbstfahrende Autos als Datenproduzenten

Anderthalb Jahre nach dem Start von Project Maglev will Nvidia die bislang nur intern genutzte Technik mit potenziellen Firmenkunden teilen. Besonders an dem Projekt ist die große Menge an Daten, die das System erkennen, sortieren und verarbeiten kann.

Gelernt hat die Technik das mit dem autonomen Fahren: Denn jedes Auto, das an das Netz von Nvidia Drive angeschlossen ist, produziert pro Woche mit seinen Sensoren ein Petabyte (1 Billiarde Bytes) an Daten. 1500 Menschen arbeiten daran, diese zu kategorisieren und der KI so zu helfen, daraus sinnvolle Informationen zu ziehen.

In der Aufbauphase kommen diese Mitarbeiter auf 20 Millionen Objekte pro Monat, die sie mit Labeln versehen. Projekt Maglev koordiniert die Aktionen verschiedener Neuralnetze, um sämtliche Testfälle der selbstfahrenden Autos im Griff zu behalten.

Was tun mit den vielen Petabytes in der Medizin?

Diese Fähigkeit ist immer dort wertvoll, wo besonders große Datenmengen an Bildmaterial anfallen. Und hier kommt die moderne Medizintechnik ins Spiel. Denn die von modernen medizinischen Geräten produzierten Datenmengen sind schlichtweg zu groß für die meisten Speichermedien. Ein moderner medizinischer Scanner etwa sammelt in jeder Sekunde genügend Daten, um eine Festplatte zu füllen.

Mit einer hochmodernen Datenverarbeitung könnten Studien für die Krebsforschung die Daten von Tausenden von Patienten gleichzeitig abgleichen. Für einige Projekte hat Nvidia bereits Partner gefunden, für andere ist das Unternehmen noch auf der Suche.

Nvidia: Nicht der erste Vorstoß in die Medizin

Was selbstfahrende Autos zu diesem Projekt beigetragen haben ist, dass sie uns zwingen, ein Problem nicht nur für, sagen wir, 10 Terabyte zu lösen, sondern auf hunderte Petabytes zu gehen.

Clément Farabet, Nvidia VP of AI Infrastructure gegenüber Venturebeat

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Nividias Vorstoß in die Medizintechnik ist nicht der erste Versuch des Grafikkartenherstellers, seine Kompetenz in anderen Bereichen anzuwenden. Im großen Boom um Kryptowährungen wie Bitcoin hatte das Unternehmen seine Produktion mit Bezug auf genau diese Kundschaft erhöht.

Außerdem hat der Konzern seine neuen Serien von Mikrochips speziell für die Anwendung in lernfähigen neuralen Netzwerken entwickelt.

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