テクノロジー業界で特許を追跡するのは常に興味深いものです。特許は決して日の目を見ることのないアイデアや製品を表す場合もありますが、将来のリリースへの手がかりを与える場合もあります。発売されたばかりの米国特許出願任天堂がハードウェアのビジュアルを強化できる可能性のある技術に対処するため、後者になる可能性があります。
2020 年 3 月 25 日に公開され、昨日 (9 月 30 日) に一般公開されたこのアプリケーションは、「機械学習による画像変換のシステムと方法」というタイトルで、最初の言語はわかりにくいかもしれませんが、本質的には NVIDIA の DLSS に似たアイデアです。これは、NVIDIA の場合、Deep Learning Super Sampling の略称であり、一部の GPU で動作して画像解像度をアップスケーリングします。そしてリアルタイムの品質を維持しながら、驚くほど効率的であり、グラフィックス カードへの負担が軽減されます。これは印象的な技術であり、任天堂が低出力で動作しながら高解像度のビジュアルを出力する新しい Switch スタイルのポータブル デバイスをどのように製造できるかについて、多くの話題の中心となってきました。Digital Foundry はこれを詳しく調査しました。
このアプリケーションが興味深いのは、任天堂が明らかに内部でこれを検討していることです。このアプリケーションの当事者として指名されているのは、任天堂ヨーロッパ研究開発の共同創設者である Alexandre Delattre です。この特許の「はじめに」では、これが業界全体で研究されている分野であることも認められています。
機械学習は、コンピューターに特定のタスクを明示的にプログラムしなくても、そのタスクを「学習」する能力を与えることができます。機械学習システムの 1 つのタイプは、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) と呼ばれます。これは深層学習ニューラル ネットワークの一種です。このようなネットワーク (および他の形式の機械学習) を使用すると、たとえば、写真に猫が写っているかどうかを自動的に認識するのに役立ちます。この学習は、数千枚または数百万枚の写真を使用して、猫が写真に写っていることを認識できるようにモデルを「トレーニング」することによって行われます。これは強力なツールではありますが、リアルタイム環境に展開すると、トレーニングされたモデルを使用した結果の処理 (およびモデルのトレーニング) で依然として計算コストが高くなる可能性があります。
画像アップコンバートは、第 1 の解像度 (たとえば、540p 解像度、または 0.5 メガピクセルの 960 × 540) で生成された画像を、より高い解像度 (たとえば、1080p 解像度、1920 × 1080、2.1 メガピクセル) に変換できるようにする技術です。このプロセスを使用すると、最初の解像度の画像をより高解像度のディスプレイに表示できます。したがって、たとえば、540p 画像を 1080p テレビに表示することができ、（アップコンバート プロセスの性質に応じて）540p 画像を従来のテレビで直接表示した場合と比較して、より高いグラフィック忠実度で表示できます（たとえば、リニア）540 テレビでのアップスケーリング。画像アップコンバートのさまざまな技術により、速度 (たとえば、特定の画像を変換するプロセスにかかる時間) とアップコンバートされた画像の品質との間にトレードオフが生じる可能性があります。例えば、アップコンバートのプロセスがリアルタイムで（例えば、ビデオゲーム中などに）実行される場合、結果として得られるアップコンバート画像の画質が低下する可能性がある。
したがって、これらの技術分野では、新しく改良された技術、システム、およびプロセスが継続的に求められていることが理解されるであろう。
結局のところ、任天堂が機械学習によるアップスケーリングを研究していることは驚くべきことではない。同社が将来、より高いグラフィック忠実度を提供しながらSwitchスタイルのフォームファクタを維持することを選択した場合、これは重要な要素となる可能性が高いからだ。任天堂が将来のデバイスでも NVIDIA テクノロジーを活用するかどうかも興味深いところです。独自のソリューションを開発する場合は、NVIDIA の DSSL ツールは必要ない可能性があります。もちろん、何を、誰を信じるかによって、次のようなこともあります。「4K」開発ユニットがすでに世に出ていると報告。
コメントでご意見をお聞かせください。
Haruko 
Haruko 
Haruko