¿Cómo repercute la IA de NVIDIA RTX en la calidad de los vídeos?

NVIDIA dedica la edición de esta semana de su serie AI Decoded a la relación, muy directa, entre la plataforma RTX y la calidad de los vídeos que vemos. Un tema muy interesante, que vamos a abordar a continuación, pero que además me ha resultado imposible no relacionar con una muy interesante publicación de mi compañero Isidro, sobre la reacción de los usuarios ante la proliferación de procesadores y SoCs que integran una NPU. Una reacción que, como puedes leer en dicho artículo, de momento no es demasiado positiva.

Digo que me resulta imposible no establecer una relación porque, claro, en ese texto, y se explicita en el mismo, se habla del poco interés que suscitan, de momento, las NPU integradas, como nuevo paradigma de la inteligencia artificial en local. Sin embargo, la situación es muy distinta si hablamos del interés que generan las GPU 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, y la gran cantidad de funciones basadas en IA que llevamos años ejecutando en local gracias a ellos.

Por norma general, al hablar de inteligencia artificial y la plataforma NVIDIA RTX, lo primero que nos viene a la cabeza es el conjunto de tecnologías agrupadas en DLSS (reescalado inteligente, generación de frames y reconstrucción de rayos), hay otras muchas funciones que también se apoyan en la especialización de los núcleos Tensor, y el escalado del vídeo es una de las más importantes, ya que reduce sustancialmente el impacto del ancho de banda máximo en la calidad del vídeo.

Como nos recuerdan en esta entrega de AI Decoded, el aumento de escala es una técnica que se emplea desde hace ya mucho tiempo, pero el problema es que, por norma general, los métodos empleados para esta ampliación del tamaño de la imagen son un tanto, digamos que rudimentarios, por lo que el resultado final tiende a dejar bastante que desear. Y es en este punto, como ya habrás imaginado, en el que la inteligencia artificial se traduce en una enorme mejora con respecto a los métodos anteriores.

El método empleado por la plataforma NVIDIA RTX consiste en tomar cada frame y llevar a cabo dos acciones con el mismo. Por una parte, realiza un reescalado bicúbico hasta la resolución deseada (de 1.080p hasta 4K en la imagen de ejemplo), y por otra analizará la imagen y generará los elementos necesarios para realzar el contraste. Y a esto debemos sumar que también analiza los vectores de movimiento para, con los mismos, ser capaz de generar información inexistente pero que resulte coherente con la imagen original.

Adicionalmente, la tecnología de NVIDIA también analiza la señal de vídeo recibida a la caza de posibles defectos en la misma. Así si, por ejemplo, recibimos una señal en la que 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.