Googlelogoi.png

Como o Google pretende levar inteligência artificial ao Android

Por: SentiLecto

Foto: Wikipedia – Googlelogoi

O futuro do Android vai ser bastante mais inteligente graças a novas ferramentas de programação que o Google revelou nesta quarta-feira . Durante a conferência para desenvolvedores Google I/O, a empresa anunciou o TensorFlowLite, uma versão de seu framework de machine learning esboçado para rodar em smartphones e outros equipamentos móveis.

O fato do aplicativo do Netflix para Android agora usar uma solução de direitos digitais do Google chamada Widevine pode ser a razão para essa mudança de postura da plataforma.

Na quarta-feira 19 de abril uma nova inteligência podia ser adicionada a equipamentos móveis como iPhone e aparelhos Android e computadores de baixo consumo de energia como o Raspberry Pi com o novo framework open source de aprendizado de máquina do Facebook, o Caffe2.

Google Inc. é uma companhia multinacional de serviços online e programa dos Estados Unidos.

Android é um sistema operacional baseado no núcleo Linux e atualmente desenvolvido pela companhia de tecnologia Google.

“O TensorFlow Lite irá alavancar uma nova API de rede neural para aceleradores específicos de silício, e com o tempo nós esperamos ver [microchip de processamento de sinal digital] esboçados especificamente para treinamento e dedução de rede neural”, declarou Dave Burke, vice-presidente do Google para engenharia do Android. “Nós pensamos que essas novas habilidades auxiliarão a alimentar a próxima geração de smartphones alimentados com habilidades para processamento de discurso, busca visual, realidade ampliada e mais.”

O Netflix confirmou nesta semana que o seu aplicativo móvel não vai ir mais funcionar em aparelhos Android com root, processo que remove limitações para dar acesso total ao celular.

O framework Lite vai fazer parte, em breve, de um projeto open source do TensorFlow, e a API de rede neural vai chegar no próximo grande lançamento do Android no final deste ano. Vale evidenciar aqui que o framework tem sérias implicações para o que o Google vê como o futuro do hardware móvel. Isso porque microchip com foco em inteligência artificial poderiam habilitar smartphones para lidar com operações mais avançadas em machine learning sem consumir bastante de suas baterias. Com mais aplicações utilizando aprendizado de máquina para oferecer experiências inteligentes, facilitar esse trabalho no próprio aparelho é fundamental.

Por enquanto, construir um progredido aprendizado de máquina dentro de aplicações – especialmente quando diz respeito a modelos de treinamento – exige um poder de processamento bastante alto que tipicamente exige um hardware mais robusto, além de muito tempo e muita energia. Isso não é bastante prático para aplicativos em smartphones, o que significa que eles descarregam habitualmente esse processamento em um data center ao mandar imagens, textos e outros dados que necessitam de processamento através da internet.

Entretanto, processar esses dados na nuvem traz uma série de conseqüência colaterais, de acordo com Patrick Moorhead, analista na Moor Insights and Strategy. Usuários têm que estar adequados a transferir seus dados para os servidores de uma empresa e eles precisam estar um ambiente com conectividade rápida o suficiente para ter certeza de que a operação é de baixa latência.

Já há um processador móvel alimentado com machine learning no mercado atualmente. O Snapdragon 835 da Qualcomm sustenta o Hexagon DSP que suporta o TensorFlow. DSPs também são utilizados para habilitar funções como reconhecer a frase “Ok, Google”, que ativa o Google Assistant, de acordo com Moorhead.

Para o analista, usuários têm que esperar ver mais microchip alimentados com machine learning no futuro. “Temos assistido um modelo de computação heterogêneo, desde que a Lei de Moore retardou. Nós estamos utilizando diferentes espécies de processadores para efetuar coisas diferentes, seja um DSP seja um  FPGA , ou uma CPU. É quase como se estivéssemos utilizando o clube de golfe certo para o buraco certo.”

Isso quer dizer que ao começar uma rota, a tela de direções vai mostrar uma miniatura do Street View. Uma vez clicada, o usuário consegue ver a imagem em 360º além de flechas mencionando o percurso.Esse também é um recurso que mostra a força do Google na área de machine learning , já que é isso que está por trás do sistema do Smart Reply.

A gigante de tecnologia também não é a única com um framework focado em machine learning para smartphones. Recentemente, o Facebook revelou um framework orientado para a tecnologia, chamado de Caffe2Go no ano passado.

Fonte: Idgnow-pt

Sentiment score: SLIGHTLY POSITIVE

A história desta notícia a partir de notícias prévias:
>Como o Google pretende levar inteligência artificial ao Android
>>>>>App do Netflix não irá mais funcionar em aparelhos Android com root – May 15, 2017 (Idgnow-pt)
>>>>>>>>>Novo sistema operacional do Google, o Fuchsia, tem fotos vazadas – May 12, 2017 (FolhaGeneric)
>>>>>Google Maps usa imagens do Street View para mostrar exatamente o seu trajeto – (Idgnow-pt)
>>>>>Gmail ganha recurso de ‘respostas inteligentes’ Smart Reply – May 17, 2017 (Idgnow-pt)
>>>>>>>>>Rival do Siri, Google Assistant ganha aplicativo para iPhone – (Idgnow-pt)
>>>>>>>>>Android supera a marca de 2 bilhões de usuários ativos por mês – May 17, 2017 (Idgnow-pt)
>>>>>>>>>>>>>Google fará do Android o sistema operacional dos carros da Audi e Volvo – (Idgnow-pt)

Entidades mais mencionadas e sua valorização na notícia:

Id Entity Positive Negative Named-Entity Total occurrences Occurrences (appearances)
1 nós 0 0 NONE 6 (tacit) nós: 3, Nós: 2, nós: 1
2 learning 0 0 NONE 4 learning: 3, learning desenhado: 1
3 Google 0 0 ORGANIZATION 3 o Google: 2, Google_Inc.: 1
4 framework 0 0 ORGANIZATION 3 (tacit) ele/ela (referent: O framework Lite): 1, o framework: 1, O framework Lite: 1
5 processamento 0 0 NONE 3 processamento: 2, esse processamento: 1
6 smartphones 0 0 PERSON 3 smartphones: 3
7 um framework focado 0 0 OTHER 3 um framework orientado: 1, o novo framework: 1, um framework focado: 1
8 o Hexagon_DSP 0 140 OTHER 2 o Hexagon_DSP: 2
9 inteligência 160 15 NONE 2 inteligência artificial: 1, uma nova inteligência: 1
10 esses dados 80 0 NONE 2 (tacit) eles/elas (referent: esses dados): 2