Las aplicaciones del Deep Learning

Las nuevas tecnologías como el Deep Learning o la Inteligencia Artificial están cambiando el mundo gracias a sus diversas aplicaciones. Uno de los ámbitos que más desarrollo está viviendo en el de los videojuegos. Esto es gracias a tecnologías como el ray-tracing. La nueva gama de tarjetas gráficas RTX de Nvidia ahora harán posible que los gráficos de los videojuegos sean cada vez más reales. ¿Quieres saber cómo funciona esta tecnología? ¡Sigue leyendo!

¿Qué es el Deep Learning Super Sampling?

El Deep Learning Super Sampling (DLSS) es una tecnología que combina la Inteligencia Artificial (AI) y el Deep Learning. Lo que consigue es mejorar las capacidades de las tarjetas gráficas y mejorar el rendimiento de los videojuegos. Como ya hemos explicado, la nueva gama de tarjetas gráficas RTX de Nvdia son unas de las más prometedoras del mercado. Pero, ¿cómo funciona el DLSS? El elemento fundamental para para el funcionamiento del DLSS son los Tensor Core.

Los Tensor Core de Nvdia son unos núcleos especiales diseñados para acelerar el cálculo de múltiples matrices. Por una parte, las matemáticas utilizadas en algoritmos de deep learning, y por otra, las centradas en inteligencia artificial. La multinacional ha decidido aplicar esta función al mundo de los videojuegos debido a todos los beneficios que acarrea. Es decir, ha visto la forma de explotar al máximo las capacidades de la AI en la reconstrucción de imágenes en los videojuegos.

¿Qué ofrece el DLSS a los videojuegos?

El Deep Learning Super Sampling tiene mucho que ofrecer al mundo de los videojuegos. Para empezar, Nvdia lo usará para mejorar de manera extrema la calidad en los juegos. De esta forma se renderizará a una resolución menor a la final, lo que supondrá un mejor rendimiento. Así se podría renderizar una imagen a 2K y luego ampliarla a 4K usando las propiedades del DLSS. ¿El resultado? Una imagen con una calidad similar a una imagen 4K nativa, pero con mayor rendimiento.

Los Tensor Core de Nvdia paral DLSS también ofrecen a los usuarios un crecimiento del rendimiento muy significativo en los videojuegos. Para los juegos que admiten el algoritmo deep learning, esta mejora del rendimiento estaría en torno al 35 o 40%. igualmente, se aumenta la claridad de los juegos. Todo esto sin reducir la potencia requerida para procesar imágenes en alta resolución. Gracias a esto, Nvdia ha acumulado más poder de cómputo en una sola tarjeta gráfica que nunca. Además, se ha diversificado la infraestructura de cómputo para habilitar nuevas características.

¿Qué juegos son compatibles con DLSS?

Nvdia ya ha sacado la primera versión del driver con Deep Learning Super Sampling, que se puede descargar desde la página GeForce. Uno de los primeros videojuegos compatibles con esta tecnología es el Final Fantasy XV. En este juego se ha conseguido alcanzar los 4K a más de 60 fps. Algunos videojuegos que usarán el DLSS son Shadow of the Tomb Raider, Atomic Heart, Dauntless, Darksiders III o JX3, entre otros.

Sin embargo, no todo el mundo puede disfrutar todavía del DLSS. Se necesita una RTX 2080Ti, el hardware necesario para ejecutar FF XV a 4K, y un monitor 4K a 60 Hz. De todas formas, esto tan sólo es el principio. DLSS puede convertirse en uno de los mejores motivos para comprarse una tarjeta gráfica Nvdia. Y cuantos más videojuegos puedas soporta esta tecnología, mayor éxito tendrán.

¿Cuál es el futuro del Deep Learning?

Como hemos podido ver, el DLSS supone un gran cambio para el mundo de los videojuegos y sus gráficas de juego. Y todo esto gracias a las tecnologías Deep Learning y a la Inteligencia Artificial. ¿Te interesa el ámbito del Aprendizaje Profundo y estás pensando en dedicarte a ello? El primer paso que debes dar es apuntarte a un máster en Deep Learning donde recibas una formación completa del empleo de la herramientas necesarias. ¿No sabes dónde cursarlos? ¡Te ayudamos!

Gracias a la Universidad de Alcalá y a su Máster en Deep Learning conseguirás formarte de manera completa y por los mejores expertos. Además de conocer los fundamentos de las herramientas machine learning y deep learning, serás capaz de mucho más. Por ejemplo, serás capaz de implementar los distintos algoritmos en lenguaje de alto nivel como R o Python. ¿Quieres saber más de lo que ofrece este máster? No dudes en preguntarnos o contactar con nosotros. Estaremos encantados de ayudarte. ¡Te esperamos!