Android 12 morda uporablja strojno učenje za odpravo težave s kretnjo nazaj

Google je izdal prvi predogled za razvijalce za Android 12 prejšnji dan, ko smo kopali po kodi, da bi našli vse, kar je novega. Ena najbolj vznemirljivih sprememb, ki smo jih opazili, je prenova tega, kako Android zazna poteze potega nazaj. Če bo implementiran, bo Android 12 uporabljal modele strojnega učenja za napovedati ko namerava uporabnik uporabiti potezo nazaj.

Z uvedbo Androida 10 je Google predstavljen njegov celozaslonski navigacijski sistem s kretnjami. Androidov navigacijski sistem s kretnjami postavi tabletko na dno zaslona, ​​s katero lahko komunicirate, da preklapljate med aplikacijami, odprete vmesnik nedavnih aplikacij ali odprete začetni zaslon. Gumb za nazaj je bil medtem nadomeščen s potezo potega navznoter, ki jo je mogoče sprožiti z leve ali desne strani zaslona. Veliko črnila je bilo prelitega težava z Androidovo potezo nazaj

, a po Googlovi zaslugi so izkušnjo dosledno v celotnem ekosistemu in imajo zagotovljeni API-ji za razvijalce, da zagotovijo združljivost s potezo. Medtem ko je veliko aplikacij opustilo uporabo a Predal za krmarjenje, še vedno obstaja veliko aplikacij, pri katerih je poteza nazaj lahko v nasprotju z uporabniškim vmesnikom v aplikaciji. Da bi rešil to težavo, Google preizkuša nov pristop, ki temelji na strojnem učenju, za zaznavanje potez nazaj v sistemu Android 12.

Androidova poteza nazaj trenutno deluje takole. Skoraj ves čas na obeh straneh zaslona obstaja nevidno sprožilno območje. To sprožilno območje se razteza med 18dp-40dp v širino od stranic zaslona, ​​odvisno od uporabniško določene nastavitve občutljivosti zadaj. Uporabnik lahko sproži kretnjo nazaj tako, da preprosto položi prst kamor koli znotraj vložka in nato ta prst premakne navznoter čez minimalno razdaljo. Google je uporabil toplotne zemljevide zaslona telefona pri oblikovanju vstavkov s potezami za nazaj in so se ustalili območja za prepoznavanje, za katera uporabniki menijo, da so ergonomska in enoročno prijazna.

Navigacija s kretnjami v sistemu Android 10+. Vir: Google.

Težava s tem pristopom, kot Google sami priznajo, je, da nekateri uporabniki še vedno povlečejo, da odprejo predale za krmarjenje, kar je v nasprotju s potezo nazaj. Vsaka aplikacija je zasnovana drugače, vendar območje za sprožitev kretnje nazaj še vedno govori isto. Ta univerzalni pristop k potezi hrbta se torej ne ujema najbolje z oblikovanjem nekaterih aplikacij, zato Google eksperimentira s strojnim učenjem, da bi nadomestil trenutni model.

Med raziskovanjem sprememb, ki jih je Google izvedel v poteza z dvojnim dotikom nazaj v sistemu Android 12, priznani razvijalec XDA Quinny899 odkrili prisotnost novega modela TensorFlow Lite in datoteke vocab, imenovane "backgesture." Slednje vsebuje seznam 43.000 imen paketov za priljubljene in nejasne aplikacije za Android, vključno z 2 od Quinny899 lastne aplikacije. Menimo, da ta seznam vsebuje aplikacije, za katere je Google učil svoj model strojnega učenja – tj. določili so najpogostejše začetne in končne točke za kretnjo nazaj za vsako aplikacijo posebej. Ko smo se poglobili, smo odkrili, da se model strojnega učenja sklicuje v posodobljenem razredu EdgeBackGestureHandler v SystemUI sistema Android 12. Če je zastavica funkcije omogočena, se zdi, da bo Android 12 uporabil model ML za predvidevanje, ali je uporabnik nameraval izvesti potezo nazaj ali pa je preprosto želel krmariti v aplikaciji. Podatki, posredovani modelu ML za sklepanje, vključujejo začetno in končno točko poteze, ali je aplikacija na seznamu in širino zaslona v slikovnih pikah. Če je zastavica funkcije onemogočena, se Android 12 preprosto vrne nazaj na standardno metodo zaznavanja potega nazaj (tj. vložki).

Trenutno je predvidevanje poteze nazaj, ki temelji na ML, privzeto onemogočeno v Android 12 Developer Preview 1. Možno je, da bo Google opustil ta pristop, če na koncu ne bo boljši od obstoječega modela, ki temelji na vstavkih. Vendar ne bomo zagotovo vedeli, dokler Google ne bo predstavil Androida 12 Beta čez nekaj mesecev, saj je to čas, ko Google običajno razkrije svoje večje spremembe v Androidu.

Hvala programski opremi PNF, ker nam je zagotovila licenco za uporabo JEB Decompiler, profesionalno orodje za obratni inženiring za aplikacije Android.