Google ხდის მანქანურ სწავლებას უფრო სწრაფ და თანმიმდევრულ Android-ზე

გუშინდელი მთავარი პრეზენტაციის შემდეგ ქ Google I/O 2021, კომპანიამ გამართა რამდენიმე სესია, რომლებიც ახლა ხელმისაწვდომია მოთხოვნით YouTube-ის საშუალებით. ერთ-ერთმა სესიამ განიხილა ის, თუ რა არის ახალი მანქანური სწავლებაში Android-ისთვის და როგორ ხდის Google მას უფრო სწრაფს და თანმიმდევრულს დეველოპერებისთვის.

მანქანური სწავლება პასუხისმგებელია Android-ის მფლობელების მიერ ყოველდღიურად გამოყენებული ფუნქციების გაძლიერებაზე, დაწყებული სურათებში ფონის დაბინდვით, ვიდეოზარების აპებში ფონის ჩანაცვლებით და პირდაპირი წარწერები ზარებში Pixel ტელეფონებზე. მიუხედავად იმისა, რომ მანქანათმცოდნეობა სულ უფრო და უფრო დაწინაურდება, Google-მა თქვა, რომ ჯერ კიდევ არსებობს რამდენიმე გამოწვევა ML-ზე მომუშავე ფუნქციების გამოყენებაში, მათ შორის შეშფოთება აპების გაფუჭებასთან და შესრულების ცვალებადობასთან დაკავშირებით. ასევე არის ფუნქციების ხელმისაწვდომობის პრობლემები, რადგან ყველა მოწყობილობას არ აქვს წვდომა იმავე API-ებზე ან API ვერსიებზე.

სურათი: Google

ამის გადასაჭრელად Google გამოაცხადებს Android-ის განახლებადი, სრულად ინტეგრირებული ML დასკვნების დასტას, ასე რომ იქნება საერთო კომპონენტების ნაკრები ყველა მოწყობილობაში, რომლებიც უბრალოდ ერთად მუშაობენ. ამას მოაქვს შემდეგი უპირატესობები აპლიკაციის დეველოპერებისთვის:

• დეველოპერებს აღარ სჭირდებათ კოდის შეფუთვა მოწყობილობაზე დასკვნისთვის საკუთარ აპლიკაციაში.
• მანქანური სწავლების API უფრო ინტეგრირებულია Android-თან, რათა უზრუნველყოს უკეთესი შესრულება, სადაც ეს შესაძლებელია.
• Google-ს შეუძლია უზრუნველყოს თანმიმდევრული API Android-ის ვერსიებსა და განახლებებში. API-ების რეგულარული განახლებები პირდაპირ Google-ისგან მოდის და არსებობს OS-ის განახლებისგან დამოუკიდებლად.

სურათი: Google

იმისათვის, რომ ეს მოხდეს, Google აკეთებს რამდენიმე რამეს. ჯერ ეს თქვა TensorFlow Lite Android-ისთვის ის იქნება წინასწარ დაინსტალირებული ყველა Android მოწყობილობაზე Google Play სერვისების მეშვეობით, ასე რომ დეველოპერებს აღარ დასჭირდებათ მისი შეფუთვა საკუთარ აპებთან. Google ასევე ამატებს Android-ზე თავსებადი GPU-ების ჩაშენებულ ნებადართულ სიას, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას ტექნიკის აჩქარებისთვის. საძიებო გიგანტი ასევე დანერგავს „ავტომატურ აჩქარებას“, რომელიც მოითხოვს დეველოპერის მანქანურ სწავლებას მოდელის გათვალისწინებით და შეუძლია შეამოწმოს, მუშაობს თუ არა მოდელი უკეთესად დაჩქარებული პროცესორზე, GPU-ზე ან სხვაზე ამაჩქარებლები.

სურათი: Google

შემდეგ, Google-მა ასევე განაცხადა, რომ ის აშორებს NNAPI-ს ძირითადი OS ჩარჩოდან, რათა ის განახლდეს Google Play სერვისების მეშვეობით. ეს ნიშნავს, რომ დეველოპერებს შეუძლიათ გამოიყენონ იგივე NNAPI სპეციფიკაცია, მაშინაც კი, თუ ორი მოწყობილობა მუშაობს Android-ის სხვადასხვა ვერსიაზე. აღსანიშნავია, რომ NNAPI გაშვების დრო დაემატა როგორც ა მთავარი მოდული Android 11-ში, რაც, შესაძლოა, ამ განახლებების მიწოდების გზით ხდება. Google მუშაობს Qualcomm-თან, რათა განახლდეს NNAPI დრაივერები ხელმისაწვდომი იყოს Android 12-ზე მომუშავე მოწყობილობებზე და ახალი ფუნქციები იქნება ასახული ჩიპსეტის კომერციული სიცოცხლის განმავლობაში. გარდა ამისა, განახლებები რეგულარულად იქნება მიწოდებული და ასევე იქნება უკან თავსებადი ძველ Snapdragon პროცესორებთანაც.

მანქანური სწავლების გაუმჯობესება მხოლოდ მცირე ნაწილია იმისა, რაც Google-მა გამოაცხადა ამ კვირაში. საძიებო გიგანტმა წარმოადგინა მთავარი რედიზაინი Android 12 და ასევე გაუზიარა პირველი დეტალები Samsung-თან თანამშრომლობის შესახებ განახლებული Wear OS.

\r\n https://www.youtube.com/watch? v=uTCQ8rAdPGE\r\n