Las patentes son siempre algo bastante interesante de rastrear en la industria de la tecnología: a veces representan ideas y productos que nunca verán la luz, pero hay ocasiones en las que brindan pistas para versiones futuras. recién liberado Solicitud de patente de EE. UU. Podría ser lo último, ya que aborda la tecnología que podría permitir a Nintendo mejorar las imágenes en su hardware.
Inaugurada el 25 de marzo de 2020 y lanzada públicamente ayer (30 de septiembre), la aplicación se titula ‘Sistemas y métodos de transformación de imágenes aprendidos por máquinas’, y aunque el idioma principal puede ser una herramienta de escaneo de cabeza, es una idea esencialmente similar a la de NVIDIA. DLSS. Esta es la abreviatura de Deep Learning Super Sampling en el caso de NVIDIA, que está trabajando en algunas de sus GPU para actualizar la resolución de la imagen. Y La calidad es en tiempo real, a la vez que es notablemente eficiente y garantiza que la tarjeta gráfica esté menos estresada. Es una tecnología impresionante, y ha liderado muchas conversaciones sobre cómo Nintendo podría producir un nuevo dispositivo móvil estilo Switch que emite imágenes de alta resolución mientras sigue funcionando con una potencia de salida más baja. Este sitio web de Digital Foundry ha explorado esto en detalle.
Lo que hace que esta aplicación sea intrigante es que Nintendo claramente está explorando esto internamente: la parte específica en la aplicación es Alexandre Delattre, cofundador de Nintendo European Research and Development. También se reconoce en la ‘introducción’ de la patente que esta es un área que se está explorando en toda la industria:
El aprendizaje automático puede dar a las computadoras la capacidad de «aprender» una tarea específica sin programar explícitamente la computadora para esa tarea. Un tipo de sistema de aprendizaje automático se llama Redes neuronales convolucionales (CNN), una clase de redes neuronales de aprendizaje profundo. Estas redes (y otras formas de aprendizaje automático), por ejemplo, se pueden utilizar para ayudar a reconocer automáticamente si hay un gato en una foto. El aprendizaje se realiza mediante el uso de miles o millones de imágenes para «entrenar» al modelo a reconocer la presencia de un gato en una fotografía. Si bien esta puede ser una herramienta poderosa, el procesamiento que resulta del uso de un modelo entrenado (y el entrenamiento del modelo) aún puede ser computacionalmente costoso cuando se implementa en un entorno de tiempo real.
El escalado de imágenes es una tecnología que permite convertir imágenes producidas a una primera resolución (por ejemplo, una resolución de 540 píxeles o 960 x 540 con 0,5 mega píxeles) a una resolución superior (por ejemplo, una resolución de 1080 píxeles, 1920 x 1080, 2,1 megapíxeles). Este proceso se puede utilizar para mostrar las primeras imágenes de resolución en una pantalla de mayor resolución. Así, por ejemplo, una imagen de 540p se puede mostrar en un televisor de 1080p y (dependiendo de la naturaleza de la conversión más alta) se puede mostrar con una resolución gráfica mayor que si la imagen de 540p se renderizara directamente en el formato tradicional (por ejemplo, lineal). ) en un televisor 540 Varias técnicas para la conversión de imágenes pueden presentar el mayor compromiso entre la velocidad (por ejemplo, cuánto tarda el proceso en convertir una imagen determinada) y la calidad de la imagen convertida. Por ejemplo, si se realiza un proceso de conversión en tiempo real (por ejemplo, durante un videojuego), la calidad de la imagen convertida resultante puede verse afectada.
En consecuencia, se apreciará que se están investigando constantemente tecnologías, sistemas y procesos nuevos y mejorados en estas áreas de la tecnología.
En última instancia, no debería sorprender que Nintendo esté buscando actualizarse a través del aprendizaje automático, ya que probablemente será un factor vital si la compañía elige retener un factor de forma estilo Switch mientras ofrece una mayor fidelidad gráfica en el futuro. También es interesante si Nintendo seguirá utilizando la tecnología NVIDIA en dispositivos futuros; Si desarrolla su propia solución, es posible que no necesite las herramientas DSSL de NVIDIA. Por supuesto, dependiendo de lo que pienses y en quién creas, hay Los informes indican que las unidades de desarrollo ‘4K’ ya están en libertad.
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