Patentler, teknoloji endüstrisinde her zaman takip edilmesi oldukça ilgi çekici bir şeydir – bazen asla gün ışığına çıkmayacak fikirleri ve ürünleri temsil ederler, ancak gelecekteki sürümler için ipuçları verdikleri durumlar vardır. Yeni yayınlanan ABD patent başvurusu Nintendo’nun donanımındaki görselleri güçlendirmesine izin verebilecek teknolojiyi ele aldığı için ikincisi olabilir.
25 Mart 2020’de açılan ve dün (30 Eylül) herkese açık olarak yayınlanan uygulamanın başlığı ‘makineyle öğrenilen görüntü dönüştürme için sistemler ve yöntemler’dir ve başlangıç dili kafa karıştırıcı olabilse de esasen NVIDIA’nın DLSS’sine benzer bir fikirdir. Bu, NVIDIA’nın durumunda, görüntü çözünürlüğünü yükseltmek için bazı GPU’larında çalışan Derin Öğrenme Süper Örnekleme’nin kısaltmasıdır. ve kaliteyi gerçek zamanlı olarak sağlarken, aynı zamanda oldukça verimlidir ve grafik kartının daha az baskı altında olmasını sağlar. Etkileyici bir teknoloji ve Nintendo’nun düşük güç çıkışıyla çalışırken daha yüksek çözünürlüklü görseller veren yeni bir Switch tarzı taşınabilir cihazı nasıl üretebileceğine dair birçok konuşmanın ön saflarında yer aldı. Digital Foundry bunu ayrıntılı olarak araştırdı.
Bu uygulamayı merak uyandıran şey, Nintendo’nun bunu dahili olarak keşfetmesidir – uygulamada adı geçen bir taraf, Nintendo Avrupa Araştırma ve Geliştirme’nin kurucu ortağı olan Alexandre Delattre’dir. Patentin ‘Giriş’ bölümünde, bunun endüstri genelinde araştırılan bir alan olduğu da kabul edilmektedir:
Makine öğrenimi, bilgisayarı bu görev için açıkça programlamadan bilgisayarlara belirli bir görevi “öğrenme” yeteneği verebilir. Bir tür makine öğrenimi sistemi, bir derin öğrenme sinir ağları sınıfı olan konvolüsyonel sinir ağları (CNN’ler) olarak adlandırılır. Bu tür ağlar (ve diğer makine öğrenimi biçimleri), örneğin bir kedinin fotoğrafta olup olmadığını otomatik olarak tanımaya yardımcı olmak için kullanılabilir. Öğrenme, bir kedinin bir fotoğrafta olduğunu algılamak için modeli “eğitmek” için binlerce veya milyonlarca fotoğraf kullanılarak gerçekleşir. Bu güçlü bir araç olsa da, eğitimli bir model kullanmanın (ve modeli eğitmenin) sonucu olarak ortaya çıkan işleme, gerçek zamanlı bir ortamda konuşlandırıldığında yine de hesaplama açısından pahalı olabilir.
Görüntü yukarı dönüştürme, birinci çözünürlükte (örn. 540p çözünürlük veya 0,5 megapiksel ile 960×540) üretilen görüntülerin daha yüksek bir çözünürlüğe (örn. 1080p çözünürlük, 1920×1080, 2.1 megapiksel ile) dönüştürülmesine izin veren bir tekniktir. Bu işlem, birinci çözünürlükteki görüntüleri daha yüksek çözünürlüklü bir ekranda göstermek için kullanılabilir. Bu nedenle, örneğin, bir 540p görüntü bir 1080p televizyonda görüntülenebilir ve (yukarı dönüştürme işleminin doğasına bağlı olarak), 540p görüntünün doğrudan geleneksel görüntüyle (örn. 540 televizyonda doğrusal) yükseltme. Görüntü yukarı dönüştürme için farklı teknikler, hız (örneğin, belirli bir görüntüyü dönüştürme işleminin ne kadar sürdüğü) ve yukarı dönüştürülmüş görüntünün kalitesi arasında bir denge sunabilir. Örneğin, yukarı-dönüştürme işlemi gerçek zamanlı olarak gerçekleştirilirse (örneğin, bir video oyunu sırasında olduğu gibi), o zaman ortaya çıkan yukarı-dönüştürülmüş görüntünün görüntü kalitesi düşebilir.
Buna göre, teknolojinin bu alanlarında sürekli olarak yeni ve geliştirilmiş tekniklerin, sistemlerin ve süreçlerin arandığı takdir edilecektir.
Sonuçta, Nintendo’nun makine öğrenimi yoluyla yükseltme araştırması yapması şaşırtıcı olmamalı, çünkü şirket gelecekte daha fazla grafiksel uygunluk sunarken Switch tarzı bir form faktörünü korumayı tercih ederse hayati bir faktör olması muhtemeldir. Nintendo’nun gelecekteki cihazlarda NVIDIA teknolojisini kullanıp kullanmayacağı da ilginç; kendi çözümünü geliştirirse NVIDIA’nın DSSL araçlarına ihtiyacı olmayabilir. Tabii ki, neye ve kime inandığınıza bağlı olarak, ‘4K’ geliştirme birimlerinin zaten vahşi olduğu yönünde raporlar var.
Yorumlarda ne düşündüğünüzü bize bildirin!