Datos Abiertos (Open data)

NVIDIA DLSS 3.5 uses a mountain of data and AI to improve ray tracing on RTX GPUs

NVIDIA DLSS 3.5 uses a mountain of data and AI to improve ray tracing on RTX GPUs

El anuncio de DLSS 3.5 por parte de NVIDIA marca una evolución significativa en el procesamiento gráfico impulsado por inteligencia artificial, principalmente a través de su nueva característica Ray Reconstruction. Al aprovechar una cantidad sustancialmente mayor de datos de entrenamiento, esta tecnología mejora fundamentalmente la calidad de las imágenes con trazado de rayos, ofreciendo reflejos más nítidos y una iluminación global más precisa. Este avance demuestra cómo los algoritmos de aprendizaje profundo pueden ahora resolver problemas complejos de renderizado que los métodos tradicionales tienen dificultades para abordar, estableciendo un nuevo estándar de fidelidad visual en aplicaciones en tiempo real. La relevancia para los datos abiertos radica en los ecosistemas de datos subyacentes que hacen viables estos modelos de IA. Los conjuntos masivos de datos utilizados para entrenar estas redes neuronales son infraestructura crítica para la gráfica moderna, lo que resalta la importancia de contar con fuentes de datos accesibles y de alta calidad. A medida que los desarrolladores y creadores dependen cada vez más de estas técnicas de aumento de resolución mediante IA, se hace evidente la necesidad de conjuntos de datos transparentes, estandarizados y potencialmente abiertos para el entrenamiento y la evaluación comparativa. Este cambio impulsa la demanda de mejores prácticas de gobernanza y compartición de datos dentro de la industria tecnológica, con el fin de garantizar un acceso equitativo y fomentar la innovación. En última instancia, DLSS 3.5 va más allá de los videojuegos para empoderar a los profesionales creativos en flujos de trabajo de renderizado en tiempo real. Su integración en plataformas en la nube como GeForce NOW y en herramientas profesionales señala una tendencia más amplia en la industria hacia una productividad aumentada por IA. Para la comunidad de datos abiertos, esto subraya la creciente intersección entre las tecnologías de IA propietarias y los recursos de datos públicos. Esto fomenta un diálogo continuo sobre cómo los conjuntos de datos abiertos pueden apoyar el desarrollo de herramientas de IA más eficientes, precisas y accesibles, tanto para el entretenimiento como para la creación profesional, promoviendo un entorno tecnológico más colaborativo.

Fuente: windowscentral.com
Publicado el 2023-08-23

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