Patenty są zawsze dość intrygującą rzeczą do śledzenia w branży technologicznej - czasami reprezentują pomysły i produkty, które nigdy nie ujrzą światła dziennego, ale zdarzają się sytuacje, w których dają wskazówki do przyszłych wydań. Świeżo wydanym amerykańskim zgłoszeniem patentowym może być to drugie, ponieważ dotyczy technologii, która może pozwolić Nintendo na zwiększenie efektów wizualnych w swoim sprzęcie.
Otwarta 25 marca 2020 r. i opublikowana publicznie 30 września, aplikacja nosi tytuł "systems and methods for machine learned image conversion" (systemy i metody konwersji obrazów wyuczonych maszynowo") i chociaż początkowy język może być headscratcherem, jest to zasadniczo pomysł podobny do DLSS firmy NVIDIA. To skrót od Deep Learning Super Sampling w przypadku NVIDIA, który działa na niektórych swoich procesorach graficznych, aby zwiększyć rozdzielczość i jakość obrazu w czasie rzeczywistym, a jednocześnie jest niezwykle wydajny i zapewnia, że karta graficzna jest mniej obciążona. To imponująca technologia, która była w centrum wielu rozmów o tym, jak Nintendo może wyprodukować nowe przenośne urządzenie w stylu Switch, które wyświetla obraz o wyższej rozdzielczości, a jednocześnie pracuje z niską mocą wyjściową.
To, co sprawia, że ta aplikacja jest intrygująca, to fakt, że Nintendo wyraźnie bada to wewnętrznie - powiązaną stroną w aplikacji jest Alexandre Delattre, który jest współzałożycielem Nintendo European Research and Development. W "prowadzeniu" patentu uznano również, że jest to obszar badany w całej branży:
Cytat
Uczenie maszynowe może dać komputerom możliwość "uczenia się" określonego zadania bez wyraźnego programowania komputera do tego zadania. Jeden z rodzajów systemów uczenia maszynowego nazywa się splotowymi sieciami neuronowymi (CNN) - klasą głębokich sieci neuronowych. Takie sieci (i inne formy uczenia maszynowego) można wykorzystać np. do pomocy w automatycznym rozpoznawaniu, czy kot jest na zdjęciu. Nauka odbywa się za pomocą tysięcy lub milionów zdjęć, aby "wyszkolić" model, aby rozpoznał, kiedy kot jest na zdjęciu. Chociaż może to być potężne narzędzie, wynikające z tego przetwarzanie przy użyciu wyszkolonego modelu (i szkolenie modelu) może być nadal kosztowne obliczeniowo, gdy jest wdrażane w środowisku czasu rzeczywistego.
Konwersja obrazu w górę to technika, która pozwala na konwersję obrazów wytworzonych w pierwszej rozdzielczości (np. rozdzielczość 540p lub 960×540 z 0,5 megapiksela) do wyższej rozdzielczości (np. rozdzielczość 1080p, 1920×1080, z 2,1 megapiksela). Ten proces może być używany do wyświetlania obrazów o pierwszej rozdzielczości na wyświetlaczu o wyższej rozdzielczości. Tak więc, na przykład, obraz 540p może być wyświetlany na telewizorze 1080p i (w zależności od charakteru procesu konwersji w górę) może być wyświetlany ze zwiększoną wiernością graficzną w porównaniu do sytuacji, gdy obraz 540p był wyświetlany bezpośrednio z tradycyjnym (np. Liniowym) skalowaniem na telewizorze. Różne techniki konwersji obrazu w górę mogą stanowić kompromis między szybkością (np. czasem trwania procesu konwersji danego obrazu) a jakością przekonwertowanego obrazu. Na przykład, jeśli proces konwersji w górę jest wykonywany w czasie rzeczywistym (np. podczas gry wideo), może ucierpieć jakość obrazu wynikowego przekonwertowanego w górę obrazu.
W związku z tym docenimy, że nowe i ulepszone techniki, systemy i procesy są stale poszukiwane w tych obszarach technologii.
Ostatecznie nie powinno dziwić, że Nintendo bada skalowanie poprzez uczenie maszynowe, ponieważ prawdopodobnie będzie to istotny czynnik, jeśli firma zdecyduje się zachować format w stylu Switcha, oferując jednocześnie większą wierność graficzną w przyszłości. Interesujące jest również to, czy Nintendo będzie nadal wykorzystywać technologię NVIDIA w przyszłych urządzeniach; jeśli opracuje własne rozwiązanie, może nie potrzebować narzędzi DSSL od firmy NVIDIA. Oczywiście, w zależności od tego, co i komu powierzą, istnieją doniesienia, że jednostki rozwojowe "rozdzielczości 4K" są już bliskie ujawnieniu publicznemu.
Daj nam znać, co myślisz w komentarzach!
Rekomendowane komentarze
Brak komentarzy do wyświetlenia
Dołącz do dyskusji
Możesz dodać zawartość już teraz a zarejestrować się później. Jeśli posiadasz już konto, zaloguj się aby dodać zawartość za jego pomocą.