Jorge Cardoso 身兼多職，反正他有這麼多的大腦，這也是剛剛好。準確來說，他有十萬個大腦。
Cardoso 是一名教師、技術長、企業家、MONAI 開放原始碼聯盟的創始成員，還是醫學影像人工智慧的研究員。他在最後一個角色中，剛發現一種使用人工智慧建立真實感十足人腦 3D 影像的方法。
身兼倫敦國王學院的研究員與倫敦人工智慧中心的技術長兩個角色的 Cardoso，免費提供十萬張合成人腦影像給醫療研究人員使用。如此寶貴的資料將有助於加快我們理解失智症、帕金森氏症或任何一種腦部疾病。
加速推動人工智慧在醫療領域的發展
Cardoso 說：「從前許多研究人員由於無法獲得好的資料，而不想留在醫療領域，但現在他們可以拿到了。」
「我們想要把人工智慧的能量導入醫療領域。」他說。
他所捐贈的影像數量，是目前世界上免費提供之最大規模腦部影像庫的兩倍以上。英國生物樣本庫目前保存著五萬多張人類大腦、心臟和腹部的影像，目標是擴大到十萬張，策畫費用為 1.5 億美元。
用於科學領域的合成資料
這些影像代表將合成資料用於醫療領域的一個新興分支，而消費性及商業應用程式的電腦視覺早就在使用合成資料。出人意料的是，這些領域也使用內有數百萬個實際影像的開放資料集。
相比之下，由於需要保護病人的隱私，醫療影像相對稀少，通常只提供給大醫院的研究人員。即使如此，醫療影像通常也只反映出醫院服務的人群，不見得是更廣泛的人群。
Cardoso 的人工智慧方法有一個特殊之處，便是可以訂製影像。女性的大腦、男性的大腦、老人的大腦、年輕人的大腦。插入需要的東西，就能創造出這些客製化大腦。
這些雖然是模擬出的大腦，不過在經過良好測試的演算法的加持下，它們的外觀及行為特性跟真實的大腦相差無幾，是可以派上用場的影像。
在Cambridge-1 超級電腦上以 MONAI 擴大規模
這項工作需要一台運行超級軟體的超級電腦。
NVIDIA Cambridge-1 是一台推動醫療領域進行突破性人工智慧研究的超級電腦，正是推動前行的引擎。而用於醫學影像的人工智慧框架 MONAI 則是提供了軟體這項燃料。
兩個加在一起，打造出一處人工智慧工廠，研究人員可以使用合成資料運行數百次的實驗、選擇最好的人工智慧模型，以及運行推論來產生影像。
Cardoso 說：「要是沒有 Cambridge-1 和 MONAI，一切都不會發生，我們也不可能完成這項工作。」
大量影像，加速十倍
屬於 NVIDIA DGX SuperPOD 的 Cambridge-1 搭載640個 NVIDIA A100 Tensor Core GPU，每個 GPU 都有足夠的記憶體來處理該團隊一兩個由1600萬個 3D像素組成的巨大影像。
MONAI 的構建模塊則是包括特定領域的資料載入器、指標、GPU 加速轉換及經最佳化的
工作流程引擎。Cardoso 表示該軟體的智慧快取和多節點擴展技術，能將作業速度加快十倍。
他還稱讚了 cuDNN 及「整個 NVIDIA AI軟體堆疊協助我們更快進行工作。」
人腦之外的部位
英國衛生資料研究中心（Health Data Research UK）這處國家資料庫將託管這十萬張人腦影像。Cardoso 希望也能提供他的人工智慧模型，研究人員便能用於建立他們需要的任何影像。
不只如此。Cardoso 的團隊正在探索這些模型如何在任何醫學影像模式（像是 MRI、CAT 或 PET 掃描等）下，製作人體解剖結構任何部位的 3D 影像。
他說：「其實這項技術可以用於任何立體影像。」，並且指出使用者可能需要針對不同類型的影像來最佳化調整模型。
前方有許多發展方向
Cardoso 興高彩烈地描述著他們的工作成果指出了許多發展方向，仿佛在傾吐多個腦袋裡的想法。
合成影像將協助研究人員明白疾病的長期演變情況。同時他的團隊還在探索如何將這項工作用於大腦以外的身體部位，以及哪一種合成影像（MRI、CAT、PET）最有用。
發展的可能性讓人期待，就像他的許多角色一樣，「這或許會讓人慌了手腳。我們現在可以開始考慮很多不同的事情。」他說。