En la edición más reciente de su serie AI Decoded, el gigante de la tecnología NVIDIA ha puesto de relieve la estrecha relación entre su plataforma RTX y la calidad de los videos que vemos en nuestros dispositivos digitales. Este tema, que a primera vista puede parecer un poco técnico, tiene una relevancia significativa en nuestra interacción diaria con los medios digitales y la forma en que consumimos contenido visual.
El centro de la discusión radica en la creciente presencia e integración de procesadores y SoCs que incorporan una Unidad de Procesamiento de Redes Neuronales o NPU, un nuevo paradigma de la inteligencia artificial en local. Sin embargo, la reacción inicial de los usuarios a este desarrollo no ha sido demasiado positiva, en gran parte debido a la falta de comprensión de los beneficios potenciales que esta tecnología podría aportar.
Por otro lado, las GPU han generado un interés considerable como grandes aceleradoras de la IA en local, algo que queda plenamente acreditado con el peso en el mercado de los adaptadores gráficos NVIDIA RTX. Estas GPU han permitido la ejecución de una gran cantidad de funciones basadas en IA en local a lo largo de los años.
Al hablar de inteligencia artificial y la plataforma NVIDIA RTX, lo primero que nos viene a la mente es la tecnología DLSS (Deep Learning Super Sampling), que incluye reescalado inteligente, generación de frames y reconstrucción de rayos. Sin embargo, muchas otras funciones también se basan en la especialización de los núcleos Tensor, y el escalado de videos es una de las más importantes. Esta función reduce significativamente el impacto del ancho de banda máximo en la calidad del video.
El aumento de escala es una técnica que se utiliza desde hace tiempo en el tratamiento de imágenes digitales. Sin embargo, los métodos tradicionales para ampliar el tamaño de la imagen suelen ser bastante rudimentarios, lo que a menudo resulta en una calidad de imagen inferior. Aquí es donde la inteligencia artificial viene al rescate, ofreciendo una mejora significativa en comparación con los métodos anteriores.
La plataforma NVIDIA RTX utiliza un método que toma cada cuadro y realiza dos acciones con él. En primer lugar, realiza un reescalado bicúbico hasta la resolución deseada, y en segundo lugar, analiza la imagen y genera los elementos necesarios para realzar el contraste. Además, también analiza los vectores de movimiento para generar información inexistente pero que sea coherente con la imagen original.
Pero eso no es todo. La tecnología de NVIDIA también analiza la señal de video recibida en busca de posibles defectos. Si, por ejemplo, se ha colado algún tipo de artefacto por un problema en la transmisión o en el emisor, el software será capaz de identificarlo y desecharlo, en lugar de tratarla como si fuera algo correcto, lo que se traduciría en su reescalado. Esta característica contribuye a evitar la degradación de la calidad del video, asegurando una experiencia de visualización óptima para el usuario.
En resumen, la plataforma NVIDIA RTX está demostrando su potencial para mejorar significativamente la calidad del video a través de la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo. A medida que la IA continúa integrándose en nuestras vidas cotidianas, es probable que veamos más avances y mejoras en este espacio, lo que hará que nuestra interacción con los medios digitales sea aún más rica y atractiva.
