Dostępne w telewizorach QLED 4K i 8K Inteligentne Skalowanie to technologia, która działa na bazie AI. Poprzez analizę danych i ich inteligentną adaptację, treści o niskiej rozdzielczości są korygowane, aby zapewnić im bardziej wyrazistą i naturalną jakość. Wykorzystywane w tej technologii uczenie maszynowe polega na tym, że stworzony przez programistów algorytm analizuje różnorodne cechy materiału wideo (w tym linie, światło i kolor) i poprawia je, podwyższając tym samym rozdzielczość treści. Dzięki temu telewizor analizuje i przetwarza cechy nagrania, jednocześnie ucząc się w oparciu o sztuczną sieć neuronową, działającą analogicznie do ludzkiego mózgu.

Reklama
QLED-owa ewolucja. Samsung Q70T nie boi się nawet bitwy o Helmowy Jar [TESTUJEMY]
QLED-owa ewolucja. Samsung Q70T nie boi się nawet bitwy o Helmowy Jar [TESTUJEMY]

Zobacz również

Przewaga maszynowego uczenia się skłoniła zespół Samsung do stworzenia technologii Inteligentnego Skalowania, w której połączono uczenie maszynowe z głębokim. Uczenie maszynowe polega na technologicznym zapamiętywaniu pewnych wzorców i zachowań, które maszyna już kiedyś sprawdziła i zapamiętała. Głębokie uczenie jest z kolei podkategorią uczenia maszynowego i opiera się na tworzeniu sieci neuronowych, które mają za zadanie udoskonalić technikę rozpoznawania detali obrazu czy głosu. Tak powstał Procesor Quantum 8K wykorzystujący sztuczną inteligencję.

Na początku pewną trudność stanowiło dla nas śledzenie i zrozumienie algorytmu tworzonego przez sztuczną sieć neuronową procesora - wspomina Cheon Lee, który opracował strukturę sieci i metodę uczenia się Procesora Quantum 8K. – Musieliśmy też zaradzić temu, że układy sztucznej sieci neuronowej zużywały znaczną część mocy. Ostatecznie udało się pokonać przeszkody. Projektanci postawili na technologię hybrydową, łączącą różne aspekty głębokiego i maszynowego uczenia się. W efekcie powstał procesor, który w wydajny sposób generuje wysoką jakość obrazu.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji nie ogranicza się do technologii skalowania. Można zastosować ją do poprawy jakości wyświetlania na wiele sposobów, np. w ramach kategoryzacji jakości wideo, eliminacji szumów czy odwrócenia zniekształceń spowodowanych kompresją danych.