Cree aplicaciones de Android más inteligentes con el aprendizaje automático en el dispositivo

Publicado por Thomas Ezan, relaciones con desarrolladores

Durante el año pasado, el equipo de Android mejoró significativamente el aprendizaje automático en el dispositivo para ayudar a los desarrolladores a crear aplicaciones más inteligentes con más capacidades para procesar imágenes, sonido y texto. En Google I/O Talk, Cree aplicaciones de Android más inteligentes con aprendizaje automático en el dispositivo, David Miro-Llopis PM en ML Kit y Thomas Ezan Android Developer Relation Engineer analizan nuevas API y soluciones de Android y presentan aplicaciones que usan ML en el dispositivo para usar.

La ejecución de procesos de ML en el dispositivo permite una baja latencia, aumenta la privacidad, permite el soporte fuera de línea y potencialmente reduce las facturas de la nube. Aplicaciones como Lens AR Translate o la función de escaneo de documentos disponible en Files in India se benefician de las ventajas de ML en el dispositivo.

Para proporcionar la funcionalidad ML en Android, los desarrolladores tienen dos opciones:

kit de aprendizaje automático: proporciona soluciones de ML listas para producción para flujos de usuarios comunes a través de API fáciles de usar.

Pila de ML personalizada de Android: basado en Tensorflow Lite, que brinda control sobre el proceso de inferencia y la experiencia del usuario.

ML Kit lanzó nuevas API y mejoró la funcionalidad existente

Durante el año pasado, el equipo de ML Kit ha estado trabajando tanto en la mejora de las API existentes como en la introducción de nuevas API: Face Mesh y Document Scanner. ML Kit presenta una nueva API de escaneo de documentos en el tercer trimestre de 2023 que brindará una experiencia de escaneo uniforme en todas las aplicaciones de Android. Los desarrolladores pueden usarlo con solo unas pocas líneas de código, sin necesidad de aprobación de la cámara y con poco impacto en el tamaño del APK (suponiendo que se distribuya a través de los servicios de Google Play). Del mismo modo, el escáner de códigos de Google ya está disponible de forma general y ofrece una experiencia de escaneo consistente en todas las aplicaciones a través de los servicios de Google Play sin necesidad de aprobación de la cámara.

Además, ML Kit mejoró el rendimiento de las siguientes API: Reconocimiento de código de barras (en un 17 %), Reconocimiento de texto, Reconocimiento de tinta digital, Reconocimiento de pose, Traducción y Respuesta inteligente. ML Kit también ha integrado algunas API en Google Play Services, por lo que no necesita agrupar los modelos en su aplicación. Muchos desarrolladores usan ML Kit para integrar fácilmente el aprendizaje automático en sus aplicaciones; Por ejemplo, WPS usa ML Kit para traducir texto a 43 idiomas y ahorrar $65 millones por año.

El servicio de aceleración en la pila ML personalizada de Android ahora está en versión beta pública

Para admitir el aprendizaje automático personalizado, el equipo de Android ML está desarrollando activamente la pila de ML personalizada de Android. El año pasado, se agregaron delegados de GPU y TensorFlow Lite a Google Play Services, lo que permitió a los desarrolladores usar TensorFlow Lite sin incluirlo en su aplicación y brindando actualizaciones automáticas. A su vez, con un rendimiento de inferencia mejorado, la aceleración de hardware también puede mejorar significativamente la experiencia del usuario de su aplicación de Android habilitada para ML. También este año, el equipo anuncia Acceleration Service, una nueva API que permite a los desarrolladores elegir la configuración óptima de aceleración de hardware en tiempo de ejecución. Ahora está en versión beta pública y los desarrolladores pueden obtener más información y comenzar aquí.

Para saber más, mira el video: