Google arbeitet daran, mithilfe von Modellen des maschinellen Lernens vorherzusagen, wann der Benutzer in Android 12 eine Zurück-Wisch-Geste ausführen möchte.
Google hat die erste Entwicklervorschau veröffentlicht von Android 12 Neulich haben wir den Code durchforstet, um alles Neue zu finden. Eine der aufregendsten Änderungen, die wir gesehen haben, ist eine Überarbeitung der Art und Weise, wie Android Zurückwischgesten erkennt. Im Falle einer Implementierung wird Android 12 Modelle für maschinelles Lernen verwenden vorhersagen wenn der Benutzer beabsichtigt, die Zurück-Geste zu verwenden.
Mit der Einführung von Android 10 hat Google eingeführt sein gestisches Navigationssystem im Vollbildmodus. Das Gesten-Navigationssystem von Android platziert am unteren Bildschirmrand ein Tablet, mit dem Sie interagieren können, um zwischen Apps zu wechseln, die Benutzeroberfläche für zuletzt verwendete Apps zu öffnen oder zum Startbildschirm zu wechseln. Die Zurück-Taste wurde inzwischen durch eine nach innen gerichtete Wischgeste ersetzt, die von der linken oder rechten Seite des Bildschirms ausgelöst werden kann. Es wurde viel Tinte verschüttet
das Problem mit der Zurück-Geste von Android, aber Google muss man zugutehalten, dass sie es getan haben machte die Erfahrung konsistent im gesamten Ökosystem und haben bereitgestellte APIs für Entwickler, um die Kompatibilität mit der Geste sicherzustellen. Während viele Apps von der Verwendung von a abgewichen sind Navigationsleistegibt es immer noch viele Apps, bei denen die Zurück-Geste mit der In-App-Benutzeroberfläche in Konflikt geraten kann. Um dieses Problem zu lösen, testet Google einen neuen, auf maschinellem Lernen basierenden Ansatz zur Erkennung von Rückengesten in Android 12.Die Zurück-Geste von Android funktioniert derzeit wie folgt. Auf beiden Seiten des Bildschirms ist nahezu immer ein unsichtbarer Auslösebereich vorhanden. Dieser Auslösebereich erstreckt sich abhängig von der benutzerdefinierten Einstellung der Rückempfindlichkeit zwischen 18 dp und 40 dp in der Breite von den Seiten des Bildschirms. Der Benutzer kann eine Zurück-Geste auslösen, indem er einfach einen Finger an einer beliebigen Stelle innerhalb des Ausschnitts platziert und diesen Finger dann über einen Mindestabstand hinaus nach innen bewegt. Google hat bei der Gestaltung der Einfügungen für die Zurück-Geste Handy-Bildschirm-Heatmaps verwendet sie haben sich darauf festgelegt Erkennungsbereiche, die Benutzer als ergonomisch und einhändig benutzerfreundlich empfinden.
Gestennavigation in Android 10+. Quelle: Google.
Das Problem mit diesem Ansatz, so Google geben selbst zu, besteht darin, dass einige Benutzer immer noch wischen, um Navigationsleisten zu öffnen, was im Widerspruch zur Zurück-Geste steht. Jede App ist anders gestaltet, aber der Auslösebereich für die Zurück-Geste sagt immer noch das Gleiche aus. Dieser einheitliche Ansatz für die Zurück-Geste passt daher nicht gut zum Design einiger Apps. Aus diesem Grund experimentiert Google mit maschinellem Lernen, um das aktuelle Modell zu ersetzen.
Während wir die Änderungen untersuchen, die Google vorgenommen hat die Doppeltipp-Zurück-Geste in Android 12, XDA-anerkannter Entwickler Quinny899 entdeckte das Vorhandensein eines neuen TensorFlow Lite-Modells und einer neuen Vokabeldatei namens „backgesture“. Letzteres enthält eine Liste von 43.000 Paketnamen für beliebte und unbekannte Android-Apps, darunter zwei von Quinny899 eigene Apps. Wir glauben, dass diese Liste die Apps enthält, gegen die Google sein maschinelles Lernmodell trainiert hat – d. h. Sie ermittelten App für App die häufigsten Start- und Endpunkte für die Zurück-Geste. Bei genauerer Betrachtung stellten wir fest, dass das Modell des maschinellen Lernens in der aktualisierten EdgeBackGestureHandler-Klasse in der SystemUI von Android 12 referenziert wird. Wenn ein Feature-Flag aktiviert ist, scheint es, dass Android 12 das ML-Modell verwendet, um vorherzusagen, ob der Benutzer beabsichtigte, eine Zurück-Geste auszuführen, oder ob er einfach nur in der App navigieren wollte. Zu den Daten, die dem ML-Modell zur Inferenzierung zugeführt werden, gehören die Start- und Endpunkte der Geste, ob sich die App in der Liste befindet und die Breite der Anzeige in Pixeln. Wenn alternativ das Feature-Flag deaktiviert ist, kehrt Android 12 einfach zur Standardmethode zur Erkennung von Rückwärtsbewegungen zurück (d. h. Einfügungen).
Derzeit ist die ML-basierte Zurück-Gestenvorhersage in Android 12 Developer Preview 1 standardmäßig deaktiviert. Es ist möglich, dass Google diesen Ansatz verwirft, wenn er dem bestehenden, auf Einfügungen basierenden Modell nicht überlegen ist. Wir werden es jedoch nicht genau wissen, bis Google in ein paar Monaten die Betaversion von Android 12 vorstellt, da Google dann normalerweise seine größeren Änderungen an Android enthüllt.
Vielen Dank an PNF Software für die Bereitstellung einer Nutzungslizenz JEB-Decompiler, ein professionelles Reverse-Engineering-Tool für Android-Anwendungen.