Al Google I/O 2021, Google ha parlato di come sta rendendo il machine learning più veloce e coerente per gli sviluppatori su dispositivi Android.
Dopo la presentazione principale di ieri al Google I/O 2021, l'azienda ha tenuto diverse sessioni che ora sono disponibili on-demand tramite YouTube. Una delle sessioni ha riguardato le novità del machine learning per Android e il modo in cui Google lo sta rendendo più veloce e coerente per gli sviluppatori.
L'apprendimento automatico è responsabile del potenziamento delle funzionalità che i proprietari di Android utilizzano ogni giorno, dalla sfocatura dello sfondo nelle immagini, alla sostituzione dello sfondo nelle app di videochiamata e sottotitoli in tempo reale nelle chiamate sui telefoni Pixel. Sebbene l’apprendimento automatico stia diventando sempre più avanzato, Google ha affermato che ci sono ancora diverse sfide nell’implementazione di funzionalità basate sul machine learning, comprese le preoccupazioni relative al gonfiaggio delle app e alla variazione delle prestazioni. Esistono anche problemi con la disponibilità delle funzionalità perché non tutti i dispositivi hanno accesso alle stesse API o versioni API.
Immagine: Google
Per risolvere questo problema, Google annuncia lo stack di inferenza ML aggiornabile e completamente integrato di Android, quindi ci sarà una serie di componenti comuni su tutti i dispositivi che funzionano insieme. Ciò offre i seguenti vantaggi agli sviluppatori di app:
- Gli sviluppatori non devono più raggruppare il codice per l'inferenza sul dispositivo nella propria app.
- Le API di machine learning sono più integrate con Android per offrire prestazioni migliori, ove disponibili.
- Google può fornire un'API coerente tra le versioni e gli aggiornamenti di Android. Gli aggiornamenti regolari alle API provengono direttamente da Google ed esistono indipendentemente dagli aggiornamenti del sistema operativo.
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Per far sì che ciò accada, Google sta facendo alcune cose. Innanzitutto, ha detto questo TensorFlow Lite per Android sarà preinstallato su tutti i dispositivi Android tramite Google Play Services, quindi gli sviluppatori non dovranno più abbinarlo alle proprie app. Google sta inoltre aggiungendo una lista consentita integrata di GPU compatibili su Android che può essere utilizzata per l'accelerazione hardware. Il colosso della ricerca sta anche introducendo “l’accelerazione automatica” che sfrutta l’apprendimento automatico dello sviluppatore modello in considerazione e può verificare se il modello funziona meglio accelerato su CPU, GPU o altro acceleratori.
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Successivamente, Google ha anche affermato che sta allontanando NNAPI dal framework principale del sistema operativo in modo che sia aggiornabile tramite Google Play Services. Ciò significa che gli sviluppatori possono utilizzare le stesse specifiche NNAPI anche se due dispositivi eseguono versioni Android diverse. In particolare, il Tempo di esecuzione NNAPI è stato aggiunto come a Modulo principale in Android 11, che è probabilmente il modo in cui vengono forniti questi aggiornamenti. Google sta collaborando con Qualcomm per rendere disponibili i driver NNAPI aggiornabili sui dispositivi con Android 12 e le nuove funzionalità verranno supportate per tutta la durata commerciale di un chipset. Inoltre, aggiornamenti verranno regolarmente consegnati e sarà anche retrocompatibile anche con i vecchi processori Snapdragon.
I miglioramenti all’apprendimento automatico sono solo una piccola parte di ciò che Google ha annunciato questa settimana. Il colosso della ricerca ha presentato un'importante riprogettazione nel Androide 12 e ha anche condiviso i primi dettagli sulla sua collaborazione con Samsung Sistema operativo Wear rinnovato.
\r\n https://www.youtube.com/watch? v=uTCQ8rAdPGE\r\n