Работа посвящена описанию процесса разработки универсального инструментария для генерации синтетических данных для обучения разных нейронных сетей. Используемый подход показал свою успешность и эффективность в решении различных задач, в частности, обучения нейросети для распознавания покупательского поведения внутри магазинов через камеры наблюдения и пространств устройствами дополненной реальности без использования вспомогательных инфракрасных камер. Обобщающие выводы позволяют спланировать дальнейшее развитие технологий генерации трехмерных синтетических данных.

Показаны достоинства симуляционного обучения в тренинге клинических навыков. Представлено, как практики, которые применяются в инвазивной хирургии, могут быть перенесены в виртуальную операционную. Рассмотрены примеры реализаций тренажёров для определения оптимальных подходов к реализации и выстраиванию оптимального процесса разработки. Как логичное развитие функционала, представлены подходы, которые смогут позволить эмулировать все практики, которые происходят при реальных операциях, в т. ч. многопользовательский режим, вариативность сценариев операций, достижение освоения мануальных техник, а также необходимость внесения инцидентов, инициирующих психологическое выгорание будущих хирургов и осознанный выбор специализации.