Patente revela que Nintendo está trabajando en mejorar la tecnología

Las patentes siempre son algo bastante intrigante para rastrear en la industria de la tecnología. – a veces representan ideas y productos que nunca verán la luz del día, pero hay ocasiones en las que dan pistas de futuros lanzamientos. Un recién estrenado Solicitud de patente de EE. UU. podria ser esto ultimo, ya que aborda la tecnología que podría permitir a Nintendo mejorar las imágenes en su hardware.

Inaugurado el 25 de marzo 2020 y dado a conocer públicamente ayer (30septiembre), la aplicación se titula 'sistemas y métodos para la conversión de imágenes aprendidas por máquina', y aunque el idioma inicial puede ser un desafío, es esencialmente una idea similar a DLSS de NVIDIA. Es la abreviatura de Deep Learning Super Sampling en el caso de NVIDIA, que funciona en algunas de sus GPU para mejorar la resolución de la imagen y calidad en tiempo real, al mismo tiempo que es notablemente eficiente y garantiza que la tarjeta gráfica esté bajo menor tensión. Es una tecnología impresionante., y ha estado al frente y al centro en muchas conversaciones sobre cómo Nintendo podría producir un nuevo dispositivo portátil estilo Switch que genera imágenes de mayor resolución., mientras sigue trabajando con baja potencia de salida.

Lo que hace que esta aplicación sea intrigante es que Nintendo claramente está explorando esto internamente. – una parte nombrada en la solicitud es Alexandre Delattre, quien es co-fundador 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:

Machine learning can give computers the ability “learn” a specific task without expressly programming the computer for that task. One type of machine learning system is called convolutional neural networks (CNNs)—a class of deep learning neural networks. Such networks (and other forms of machine learning) can be used to, for example, help with automatically recognizing whether a cat is in a photograph. The learning takes places by using thousands or millions of photos to “train” the model to recognize when a cat is in a photograph. While this can be a powerful tool, the resulting processing of using a trained model (and training the model) can still be computationally expensive when deployed in a real-time environment.

Image up-conversion es una técnica que permite la conversión de imágenes producidas en una primera resolución (por ejemplo, 540resolución p o 960×540 con 0.5 megapixeles) a una resolución más alta (por ejemplo, 1080p resolution, 1920×1080, con 2.1 megapixeles). Este proceso se puede utilizar para mostrar imágenes de la primera resolución en una pantalla de mayor resolución.. Así, for example, una imagen de 540p se puede mostrar en un televisor de 1080p y (dependiendo de la naturaleza del proceso de conversión ascendente) puede mostrarse con mayor fidelidad gráfica en comparación con si la imagen de 540p se mostrara directamente con la tradicional (por ejemplo, lineal) mejora en un 540 television. Diferentes técnicas para la conversión ascendente de imágenes pueden presentar una compensación entre la velocidad (por ejemplo, cuánto tiempo toma el proceso para convertir una imagen dada) y la calidad de la imagen convertida. Por ejemplo, si se realiza un proceso de up-conversion en tiempo real (por ejemplo, como durante un videojuego), entonces la calidad de imagen de la imagen convertida resultante puede verse afectada.

En consecuencia, se apreciará que las técnicas nuevas y mejoradas, sistemas, y los procesos son buscados continuamente en estas áreas de tecnología.

En última instancia, no debería sorprender que Nintendo esté investigando la mejora a través del aprendizaje automático., ya que es probable que sea un factor vital si la empresa opta por conservar un factor de forma de 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 la solución DSL de NVIDIA.

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