Sony ha desarrollado una propuesta tecnológica que utiliza inteligencia artificial para reducir la cantidad de datos transmitidos durante los videojuegos en la nube. El sistema elimina determinadas regiones de cada imagen antes de enviarla y utiliza una segunda red neuronal para reconstruirlas en el dispositivo receptor, buscando reducir el ancho de banda necesario sin comprometer excesivamente la calidad visual.
La tecnología aparece descrita en una solicitud de patente publicada el 29 de octubre de 2026, identificada como US 2026/0340791 A1, según recoge Patentlyze. Aunque podría tener aplicaciones en servicios de juego en la nube y Remote Play, Sony no ha confirmado su incorporación a PlayStation 6, PlayStation Portal ni a ningún producto comercial.
Sony propone eliminar partes de las imágenes antes de transmitirlas
El funcionamiento comienza en una red neuronal denominada decimation network, que trabaja en el dispositivo encargado de generar las imágenes del videojuego. Su cometido consiste en analizar el contenido de cada fotograma e identificar las regiones que pueden eliminarse temporalmente, reduciendo la información que posteriormente tendrá que transmitirse mediante Internet.
Para realizar esta selección, el sistema divide la imagen en una cuadrícula y asigna puntuaciones a sus diferentes regiones. En uno de los ejemplos descritos en la documentación, las zonas con valores inferiores a 0,4 pueden descartarse, aunque el umbral forma parte de una configuración concreta y no constituye necesariamente una limitación fija.
Una vez procesada la imagen, los datos restantes se comprimen y transmiten al dispositivo receptor, donde entra en funcionamiento una segunda red neuronal denominada reconstruction network. Este modelo utiliza la información disponible para reconstruir las partes que fueron eliminadas, intentando recuperar una imagen visualmente próxima a la generada originalmente por el videojuego.
La principal diferencia frente a una compresión convencional es que Sony plantea omitir deliberadamente información visual antes de codificar el fotograma. El dispositivo receptor debe recuperar posteriormente esos detalles mediante inferencia. Por tanto, la reducción de datos depende tanto de las regiones eliminadas como de la capacidad del modelo para reconstruirlas correctamente.
Los elementos de referencia ayudan a reconstruir las zonas eliminadas
Uno de los aspectos más interesantes es la utilización de elementos de referencia denominados anchor elements, que representan detalles del contenido original dentro de las regiones descartadas. Estas referencias proporcionan información adicional a la red neuronal receptora, buscando mejorar la fidelidad de la reconstrucción y reducir los errores visuales.
El mecanismo intenta afrontar uno de los principales inconvenientes de la reconstrucción mediante inteligencia artificial: la posibilidad de generar elementos que no coincidan con los originales. En un videojuego, este problema podría afectar a pequeños objetos, detalles del escenario o personajes, especialmente cuando aparecen movimientos rápidos y cambios importantes entre fotogramas.
La solicitud también contempla ajustar el nivel de compresión según una calidad de imagen deseada, permitiendo modificar cuánta información se elimina antes de la transmisión. Una conexión con menos ancho de banda podría necesitar una reducción mayor, mientras que una red más rápida permitiría conservar más datos y depender menos de la reconstrucción.
Menos ancho de banda no garantiza una reducción de la latencia
El principal objetivo de esta tecnología sería reducir los datos necesarios para transmitir cada imagen, una ventaja especialmente interesante para conexiones móviles o redes domésticas con capacidad limitada. Si el sistema consigue mantener una calidad aceptable enviando menos información, podría facilitar el acceso al juego en la nube en determinadas condiciones de conexión.
Sin embargo, disminuir el volumen de datos no significa eliminar automáticamente la latencia. El tiempo de respuesta también depende de la distancia al servidor, la congestión de la red y el procesamiento del videojuego. Además, las dos redes neuronales necesitan tiempo para analizar y reconstruir cada fotograma, introduciendo operaciones adicionales en ambos extremos de la conexión.
Este último punto resulta especialmente importante porque la reconstrucción debe completarse antes de mostrar la imagen al jugador. Si el procesamiento mediante IA necesita demasiado tiempo, podría contrarrestar parte de las ventajas obtenidas durante la transmisión. Por ahora, Sony no ha publicado resultados concretos de latencia, consumo de recursos o ahorro de ancho de banda.
También existen diferencias significativas según el tipo de videojuego. Los títulos competitivos requieren una respuesta rápida y una representación precisa de los elementos en pantalla, mientras que algunas experiencias individuales podrían tolerar mejor pequeñas diferencias visuales. No obstante, todavía no hay pruebas independientes que permitan establecer qué géneros se beneficiarían realmente del sistema.
PlayStation Portal y PS6 aparecen como posibles aplicaciones, pero no están confirmadas
Una aplicación potencial sería PlayStation Portal, cuya experiencia depende de la transmisión de videojuegos desde una consola o mediante servicios compatibles de juego en la nube. Reducir los datos enviados podría resultar interesante para mejorar la experiencia en conexiones limitadas, siempre que el dispositivo receptor disponga de capacidad suficiente para ejecutar el modelo de reconstrucción.
La propuesta también podría utilizarse en futuros dispositivos PlayStation o sistemas de realidad virtual y mixta, donde transmitir imágenes de alta calidad con tiempos de respuesta reducidos representa un desafío técnico importante. Sin embargo, la documentación no confirma que Sony esté desarrollando esta tecnología específicamente para PS6, ni establece una fecha prevista de implementación.
Por ahora, la solicitud de patente demuestra que Sony investiga nuevas técnicas de compresión y reconstrucción de imágenes mediante inteligencia artificial, pero no que exista un producto terminado. Su utilidad dependerá de cuántos datos consiga ahorrar, la calidad visual recuperada y el tiempo necesario para procesar cada fotograma, factores que todavía deberán comprobarse mediante pruebas reales.
Vía: Wccftech
