Zdjęcie: Nintendo
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, kiedy dają wskazówki dotyczące przyszłych wydań. Świeżo wydane zgłoszenie patentowe w USA może być tym drugim, ponieważ dotyczy technologii, która może pozwolić Nintendo na poprawienie efektów wizualnych sprzęt.
Otwarta 25 marca 2020 r. i opublikowana wczoraj (30 września), aplikacja nosi tytuł „systemy i metody konwersji obrazów uczonych maszynowo”. 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 mniejsze obciążenie karty graficznej. To imponująca technologia, która była głównym tematem wielu rozmów na temat tego, jak Nintendo może wyprodukować nowe przenośne urządzenie w stylu Switch, które wyświetla obrazy w wyższej rozdzielczości, jednocześnie pracując przy niskim poborze mocy. Digital Foundry zbadało to szczegółowo.
To, co sprawia, że ta aplikacja jest intrygująca, to fakt, że Nintendo wyraźnie bada to wewnętrznie – osobą z nazwiska w aplikacji jest Alexandre Delattre, który jest współzałożycielem Nintendo European Research i Rozwój. We „Wstępie” do patentu przyznano również, że jest to obszar badany w całej branży:
Uczenie maszynowe może dać komputerom możliwość „uczenia się” określonego zadania bez wyraźnego programowania komputera do tego zadania. Jeden typ systemu uczenia maszynowego nazywa się splotowymi sieciami neuronowymi (CNN) — klasą sieci neuronowych głębokiego uczenia. Takie sieci (i inne formy uczenia maszynowego) mogą na przykład pomóc w automatycznym rozpoznaniu, czy kot jest na zdjęciu. Nauka odbywa się poprzez wykorzystanie tysięcy lub milionów zdjęć, aby „wytrenować” model w rozpoznawaniu, kiedy kot jest na zdjęciu. Chociaż może to być potężne narzędzie, wynikowe przetwarzanie przy użyciu wytrenowanego modelu (i trenowanie modelu) może nadal być kosztowne obliczeniowo w przypadku wdrożenia w środowisku czasu rzeczywistego.
Konwersja obrazu w górę to technika umożliwiająca konwersję obrazów wyprodukowanych w pierwszej rozdzielczości (np. rozdzielczość 540p lub 960×540 przy 0,5 megapikseli) do wyższej rozdzielczości (np. rozdzielczość 1080p, 1920× 1080, z rozdzielczością 2,1 megapiksela). Ten proces może służyć do wyświetlania obrazów o pierwszej rozdzielczości na wyświetlaczu o wyższej rozdzielczości. 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 z obrazem 540p wyświetlanym bezpośrednio w tradycyjnym (np. liniowe) skalowanie w górę na telewizorze 540. Różne techniki konwersji w górę obrazu mogą stanowić kompromis między szybkością (np. jak długo trwa proces 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 wynikowego obrazu przekonwertowanego w górę.
W związku z tym należy docenić, że nowe i ulepszone techniki, systemy i procesy są stale poszukiwane w tych obszarach technologii.
Ostatecznie nie powinno być zaskoczeniem, że Nintendo prowadzi badania nad skalowaniem poprzez uczenie maszynowe, ponieważ prawdopodobnie będzie to istotny czynnik, jeśli firma zdecyduje się zachować formę w stylu Switch, oferując jednocześnie większą wierność graficzną w przyszłości. Ciekawe jest również to, czy Nintendo nadal będzie wykorzystywać technologię NVIDIA w przyszłych urządzeniach; jeśli opracuje własne rozwiązanie, może nie potrzebować rozwiązania DSSL firmy NVIDIA. Oczywiście, w zależności od tego, w co i komu wierzysz, istnieją doniesienia, że jednostki programistyczne „4K” są już na wolności.
Daj nam znać, co myślisz w komentarzach!
