Kırmızı göz, gözlerini kamaştıran gözlerle kullanıcıya bakar. Sistem soğuk, duygusuz bir sesle konuşur. “Özür dilerim Dave.” diyor. "Maalesef bunu yapamıyorum." 2001'in bu efsanevi sahnesinde: A Space Odyssey'in kahramanı dünyanın en az yardımcı olan asistanı HAL 9000 ile karşı karşıyadır. Yapay zeka sistemi, kendini koruma adına emirlerini geçersiz kılarak ekibin ölümüne yol açar. Bu, herkesin görmek isteyeceği bir gelecek değil. İnsanlar, insanlığa yardımcı olan, bilgisayarları değiştirmek veya engelleyen bilgisayarlar istiyorlar. Teknolojinin distopik değil, ütopyacı, teknolojinin daha fazla soruna değil çözüm bulmaya yardımcı olduğu bir dünya umut ediyorlar. Günümüzde teknoloji her zamankinden daha güçlü. Bu nedenle onu geliştirme ve kullanma şeklimiz, teknolojinin çalışma şekli açısından eşit derecede önemli olmalı. İnsanlığı ön planda tutarak geleceğimizi olumlu yönde değiştiren teknolojiler geliştirebiliriz.

Elbette o zamana kadar beklemek zorunda değiliz. Makine öğrenimindeki çığır açan yeniliklerin desteklediği çok sayıda yardımcı teknoloji şimdiden günlük hayatımızı kolaylaştırıyor ve zenginleştiriyor. Trafik tıkanıklığını, kirliliği ve trafik kazalarını azaltma potansiyeline sahip, sürücüsüz araçlar ufukta görünmeye başladı. Makine öğrenimi destekli çeviri araçları, tıbbi teşhis yazılımları ve bağlama duyarlı cihazlar gibi diğer teknolojiler ise birçok insanın günlük rutininin bir parçası. Gmail'de kullanıcılar mesaj yazarken öneriler sunan Akıllı Yazma, işitme engelli veya duyma zorluğu çeken kullanıcıların 70'ten fazla dilde ve lehçede anında metne dönüştürme altyazıları alabilmelerine yardımcı olan Android'deki Canlı Altyazı veya milyonlarca insanın günlük programlarını takip etmesine yardımcı olan ve her zaman desteklenen Google Asistan gibi özellikler, Google'ın içerik üretme konusundaki vizyonunu gözler önüne serer.

Faydalı yenilik fikri hiçbir yerde mobil cihazlardan daha önemli değildir. 2008'de kullanıma sunulduğundan beri Android dünyanın en popüler mobil platformu oldu. Makine öğrenimiyle görüntü tanıma alanındaki ilerlemeler, kullanıcıların akıllı telefonlarının kameralarını metne doğrultarak Google Çeviri ile yazıları 88 farklı dile canlı olarak çevirebilmesi anlamına geliyor. Özellikle de gelişmekte olan dünyada hızla büyüyen pazarlarda, cep telefonlarının dünya genelinde tercih edilen cihaz haline gelmesiyle birlikte, yeni araçların insan odaklı uygulamalar göz önünde bulundurularak geliştirilmesi büyük önem taşıyor. Faydalı yenilikler, bilgilere erişme, bunları kullanma ve yorumlama şeklimizi değiştirerek bunları en çok ihtiyaç duyduğumuz anda ve en çok ihtiyaç duyduğumuz yerde kullanıma sunma potansiyeline sahiptir.

Bu, selleri tahmin etmek ve doğrudan sel baskınlarından etkilenenlere uyarı göndermek anlamına gelir. Hatta kahve fincanı gibi bir ürünün hızlı bir fotoğrafını çekebilir ve yakındaki bir geri dönüşüm noktasının yol tarifini alabilirsiniz. Yeni teknolojiler geliştirmek kolay bir yol değildir. Donanımdaki gelişmelere, yazılımdaki yeni keşiflere ve bu yeni deneyimleri oluşturan geliştiricilere dayanıyor. Android Geliştirici Yarışması, "Faydalı İnovasyon"a odaklanarak makine öğreniminin gerçek dünyadan örneklerini kullanıcıların işini kolaylaştırır hale getiriyor ve yeni nesil geliştiriciye, bu yeni teknolojinin potansiyelini ortaya çıkarma konusunda ilham veriyor.

Üniversiteden yeni mezun olduysanız fare, geceleri bazen yurdunuzun etrafında sızan sinir bozucu yaratıktır. Bir bilgisayar faresini yalnızca birkaç kez kullandınız ve bu fare, okulunuzun kütüphanesinin bodrum katında güncel olmayan bir sisteme bağlı. Yine de inanabiliyorsanız bilgisayar faresi, bilgi işlemin kişiselleştirilmesi ve bilgisayarlarla daha kolay etkileşim kurulmasını sağlayan radikal bir adımdı.

1960'lardan 1990'lara kadar ABD'li büyük bir bilgisayar üreticisi olan Digital Technology Corporation'ın kurucusu Steve Jobs, kişisel bilgi işlem ve tasarımda yeni bir dönem yaratarak grafik kullanıcı arayüzüne öncülük etmişti. Steve Jobs bu arabirimlerin "evinde bilgisayar olmasını istememeli" demişti. O zamandan beri bilgi işlem tasarımı, cihazlarla olan ilişkimizi daha yakın, daha kişisel ve daha insani hissettirme yolunda iki önemli devrime daha ev sahipliği yaptı.

Android ve iOS, mobil cihaz dalgasıyla ilk önemli değişikliğe öncülük etti. Başta mobil cihazlar daha az şey ifade ediyordu: daha küçük ekran, daha az güç ve daha az özellik. Ancak geliştiriciler bunun daha fazla olduğunu hemen fark etti. Kaydırarak, dokundurarak, dokundurarak ve dürterek mobil dilin ucunda düşünmek artık daha iyi. Tuvalimiz artık bir monitörün sınırları değil. Artık bilgi katmanları üzerinde, size hizmet vermeye hazır olan katmanlar var. Konum, kimlik bağlamında ise o zamandan beri bilgi işlem tasarımında iki önemli devrim yaşandı. Bu devrimlerin her biri, cihazlarla ilişkimizi daha yakın, daha kişisel ve daha insancıl hale getirme yolunda birer adım değişti.

Android ve iOS, mobil cihaz dalgasıyla ilk önemli değişikliğe öncülük etti. Başta mobil cihazlar daha az şey ifade ediyordu: daha küçük ekran, daha az güç ve daha az özellik. Ancak geliştiriciler bunun daha fazla olduğunu hemen fark etti. Kaydırarak, dokundurarak, dokundurarak ve dürterek mobil dilin ucunda düşünmek artık daha iyi. Tuvalimiz artık bir monitörün sınırları değil. Artık bilgi katmanları üzerinde, size hizmet vermeye hazır olan katmanlar var. Konum, kimlik ve hareket bağlamında ise mobil cihazların sunduğu insan deneyimleri, masaüstünün sunabileceğinden uzaktı. Bir sonraki önemli değişiklik olan makine öğrenimi, insan odaklı tasarıma doğru yaşanan evrimi tam anlamıyla odak noktasına getirdi.

Bilgisayarların evinizde olabileceği fikrini iddia etmek cesur olsaydı, onlarla görüşme yapmak kesinlikle daha cesurdu. Hatta kameranızı güzel bir çiçeğe doğrultun, ne tür bir çiçeğin olduğunu belirlemek için Google Lens'i kullanın ve ardından Anne için bir buket siparişi vermesi için bir hatırlatıcı ayarlayın: "Google Lens, aramayı genişletmek ve hızlandırmak için bilgisayar görüşü modellerini kullanabiliyor". "Arama yapmak için her zaman kameraya ihtiyacınız olmuyor ancak bir şeyin adını unuttuğunuzda ya da durup uzun bir açıklama yazmanız gerektiğinde faydalı bir özellik. Kameranızı kullanmak çok daha hızlı."

S. İşinizi ve yapay zekaya olan ilginizi artıran unsurlar neler?

C. Teknoloji geliştirmek ve zorlu sorunları etki yaratacak şekilde çözmek için bunu kullanmak istiyorum. Üzerinde çalıştığım projeler arasında konuşmaya dayalı yapay zeka çalışmaları yer alır. Örneğin Google Duplex, restoran rezervasyonu yapmak gibi görevleri telefon üzerinden yapmak için doğal seslerden yararlanan otomatik bir sistemdir, Google Asistan'ın web makalelerini telefonunuzdan sesli olarak okumasını sağlayan Read It ve Arama Filtreleme ve Canlı Altyazı gibi cihaz üzerindeki teknolojilerden oluşur. Yapay zekanın toplumsal fayda için genel kullanımıyla da yakından ilgileniyorum. Makine öğrenimi, bulut bilişimi, hidrolik simülasyonlar ve diğer teknolojilerden yararlanarak sel tahminlerinin daha iyi hale getirilmesi bu faaliyetlerin örnekleri arasındadır.

S. AI for Social Good girişimi nasıl oluşturuldu?

C. Google kültüründe gördüğüm en güzel özelliklerden biri, birçok insanın önemli sorunları teknoloji kullanarak çözmenin yollarını bulmaya önem vermesi. Toplumsal fayda için yapay zeka; sağlık, biyolojik çeşitlilik, erişilebilirlik konusunda yardım, krize müdahale, sürdürülebilirlik gibi birçok alanda ortaya çıkabilir. Google'da birkaçimiz bir araya gelip sorunları tespit ettik. Bu sorunların çözümüne yardımcı olabilirsek insanların hayatına ve toplumuna önemli ölçüde fayda sağlayabiliriz. Bu nedenle, Google'ın içinden veya dışından herkesi desteklemek için AI for Social Good'u geliştirdik. Bu amaçla, sosyal faydayla ilgili girişimler üzerinde çalışıyoruz. Günümüzde bulut üzerinden kullanılabilen makine öğrenimi teknolojileri, dünyanın dört bir yanından pek çok kişinin gerçek toplumsal sorunları tespit edecek ve çözebilecek araçlara sahip olmasını sağlıyor. Bu, tarihte eşi benzeri yok.

S. Cihaz üzerinde teknolojiler hangi rolleri oynayabilir?

Günümüzün mobil cihazları giderek daha güçlü hale geliyor. Bu da bize cihazda çalışabilecek makine öğrenimi tekniklerinden yararlanma fırsatı tanıyor. Bu, belirli uygulamalara anında erişebilmek ve bağlantıya bağlı olmamaları gibi çeşitli nedenlerle önemlidir. Bu ayrıca, kişisel verilerle çalışırken ve cihazınızdan hiçbir şeyin geçmesini istemediğiniz durumlarda da önemlidir. Arama Filtreleme, Canlı Altyazı ve Canlı Geçiş; cihazlarda etkileşimli AI kullanmanın, kullanıcıların gelen aramaları üzerinde daha iyi kontrol sahibi olmalarına, işitme güçlüğü çeken kişilerin söylenenlerin canlı altyazılarını görmesine ve hatta telefon görüşmeleri yapmasına nasıl yardımcı olabileceğine dair örneklerdir.

S. Ortam zekası neden bu kadar büyük bir fark yaratıyor?

C. Faydalı teknolojilerin gücü, dikkat etmemiz gerekmeden gerçekten çalışacağı ortamımıza o kadar yayıldığında ortaya çıkar. Birçok teknoloji başlangıçta bizi şaşırtsa da kısa süre sonra bunları hafife almaya başladık. Conversational AI, yöntemlerin ve dillerin engellerini ortadan kaldırarak daha iyi etkileşim sağlar. Makinelerin bizi daha iyi anlamasını ve bizimle doğal bir şekilde konuşmasını, yani neredeyse ambiyans olmasını sağlayarak, kullanıcılar açıkça bir şey yapılmasını isteme ve daha doğal bir şekilde etkileşim kurma zorunluluğunu ortadan kaldırabilir.

S. Makine öğrenimi araçlarının erişilebilir hale getirilmesi neden bu kadar önemlidir?

C. Android Geliştirici Yarışması, bulut ve cihaz üzerindeki teknolojiyi açmanın önemini gösteriyor. Dünyanın her yerinden ve herkesten yeniliklerin geldiğini görmek bizi mutlu ediyor. Mümkün olan her yerde teşvik edebilmek, destekleyebilmek, ilham verebilmek ve tavsiyede bulunabilmek istiyoruz. Bu programa katılanların anlattıkları beni çok heyecanlandırıyor. Tutkularını tüm dünyada ölçeklendirmelerine ve en son teknolojiden yararlanmalarına yardımcı olursak kullanıcılara kesinlikle faydalı olabilecek harika ve yenilikçi sonuçlar elde edeceğiz.

Mobil cihazlarda devrim niteliğindeki makine öğrenimi araçlarından ve özelliklerinden nasıl yararlanabilirsiniz? Doğru cevap, TensorFlow Lite'tır. Bu güçlü makine öğrenimi çerçevesi, makine öğrenimi modellerinin normalde hiçbir zaman desteklenemeyecek Android ve iOS cihazlarda çalıştırılmasına yardımcı olabilir. TensorFlow Lite şu anda tüm dünyada milyarlarca cihazda aktiftir. Sunduğu araçlar seti, görüntü algılamadan konuşma tanımaya kadar nöral ağla ilgili her türlü güçlü uygulamada kullanılabiliyor. Böylece, nereye gidersek taşıyacağımız cihazlara en yeni teknolojileri taşıyabiliyoruz.

TensorFlow Lite, makine öğrenimi işlemesinin büyük kısmının cihazlarda kendi başına gerçekleştirilmesine olanak tanır. Bu işlem için sunucuya veya veri merkezine bağlı olması gerekmeyen, daha az işlem gücüne sahip modeller kullanılır. Bu modeller daha hızlı çalışır, potansiyel gizlilik iyileştirmeleri sunar, daha az güç gerektirir (bağlantı çok fazla pil olabilir) ve daha önemlisi, bazı durumlarda internet bağlantısı gerektirmez. TensorFlow Lite, Android'de Nöral Ağ API'si aracılığıyla uzman mobil hızlandırıcılara erişirken güç kullanımını azaltır.

TensorFlow Lite Mühendislik Direktörü Sarah Sirajuddin, "TensorFlow Lite, daha önce mümkün olmayan kullanım alanlarını mümkün kılıyor. Çünkü, sunucuya giden gidiş dönüşlerde yaşanan gecikmeler, bu uygulamaları başlangıç noktası olmaktan çıkarıyor." diyor. Cihaz üzerinde konuşma tanıma, gerçek zamanlı video etkileşimli özellikleri ve fotoğraf çekimi sırasında gerçek zamanlı geliştirmeler bunun örneklerinden biri. "Bunun heyecan verici bir başka yönü de makine öğrenimini kolaylaştırarak yaratıcılığı ve yeteneği güçlendirmeye yardımcı olması."

Luke Dormehl'un kelimeleri

Çizim: Sarah Maxwell

ML Kit, uygulamalarında özelleştirilmiş ve etkileşimli deneyimler oluşturabilmeleri için Google'ın cihaz üzerinde makine öğrenimi teknolojilerini mobil uygulama geliştiricilerine sunar. Buna dil çevirisi, metin tanıma ve nesne algılama gibi araçlar dahildir. ML Kit veriler cihazda kaldığı için görsel verilerin ve metin verilerinin gerçek zamanlı olarak ve kullanıcı gizliliği odaklı bir yaklaşımla tanımlanmasını, analiz edilmesini ve bir ölçüde anlaşılmasını mümkün kılar. Ürün Yönetimi Direktörü Brahim Elbouchikhi, "Makine öğrenimini çok daha ulaşılabilir kılıyor" diyor.

"Google'ın sınıfının en iyisi makine öğrenimi modellerini basit bir araç seti halinde kullanıma sunuyoruz. Böylece geliştiricilerin, makine öğrenimiyle desteklenen uygulamalar geliştirmek için artık makine öğrenimi uzmanı olmalarına gerek yok. Tüm karmaşıklık gizli olduğu için geliştiriciler temel ürünlerine odaklanabilir." Örneğin, Dil Kimliği gibi araçlar bir metin dizesinin dilini belirlemenize yardımcı olurken, Nesne Algılama ve İzleme, bir resim veya canlı kamera feed'inde bir veya daha fazla nesneyi gerçek zamanlı olarak yerelleştirmenize ve izlemenize yardımcı olabilir.

Bu özellik, Android Geliştirici Meydan Okuması'nda uygulamaların zafere ulaşmasına yardımcı olur. Çöp Kutusu, geri dönüştürülebilir ve geri dönüştürülebilir olmayan malzemeleri birbirinden ayırt edebilir. UnoDog'lar ise sağlıklı ve sağlıksız köpekleri birbirinden ayırmaya yardımcı olur. Peki gelecekte ne olacak? Elbouchikhi'ye göre hedef, teknolojinin arka planda yok olması ve cihazların ihtiyaçlarımızı daha iyi anlaması. "ML Kit, kullanıcı gizliliğini ve güvenini teşvik edecek şekilde sezgisel ve uyarlanabilir deneyimler oluşturmalarına olanak tanıyarak bu taahhüdümüzü sunmamıza yardımcı oluyor."

Janna Goodman'ın Kelimeleri

Çizim Tor Brandt

Günümüzde 400 milyondan fazla kullanıcı her gün mobil para adı verilen bir hizmeti kullanıyor. Bu hizmet, USSD'yi (telefonunuza gönderdiğiniz hızlı kodları) kullanarak para göndermenize, elektrik faturalarını ödemenize veya mobil para kiosklarından nakit çekmenize olanak tanır. Mobil para dünya genelinde insanlar tarafından kullanılsa da özellikle nüfusun% 46'sının geleneksel bankaların veya istikrarlı internet erişiminin olmadığı kırsal alanlarda yaşayan Demokratik Kongo Cumhuriyeti (DRC) gibi ülkelerdeki kişiler için faydalıdır. Ne yazık ki bu süreç çok zaman alıyor ve kullanımı özellikle zor. Yaptıkları tek bir yanlış hamleyle tekrar başlamak zorunda kalırlar.

Yanlış kod kullanılırsa para yanlış kişiye gönderilebilir. Esske, deneyimi basitleştirerek daha sezgisel ve erişilebilir hale getiriyor. Uygulama içinde kullanıcılar canlı işlemlerini bile okuyup izleyebilirler.Ayrıca para aktarabilir, fatura ödeyebilir, abonelik satın alabilir ve SMS göndermek, veri kullanmak ve telefon etmek için gerekli yayın zamanını gerçekleştirebilirler. Çoğu mobil bankacılık hizmeti, kullanıcıların cep telefonlarının USSD kodunu manuel olarak girmesini gerektirirken Eskke'nin Quick Withdraw (Hızlı Para Çekme) işlevi bu bilgileri otomatik olarak işler.

ML Kit'ten çevrimdışı metin tanıma ve barkod tarama gibi araçlar, kullanıcıların bir mobil para kioskunda QR kodunu kolayca taramasını ve hızla para çekmesini sağlar. Demokratik Kongo Cumhuriyeti'ndeki kullanıcılar tarafından kullanılabilen uygulama, diğer Afrika ülkelerindeki mobil para operatörlerini destekleyecek şekilde genişletilecektir.

Arielle Bier'ın kelimeleri

Çizim: Frances Haszard

İklim değişikliği tüm dünyada hissedilirken insanlar karbon ayak izlerini azaltmak ve katı atık sahalarına daha az atık göndermek istiyor.

Çoğu şehir geri dönüşüm hizmeti sunsa da birçok yerin farklı kuralları, kısıtlamaları ve yönetmelikleri vardır. Kötü etiketleme ve tutarsız politikalar nedeniyle, geri dönüştürülemeyen nesneler geri dönüşüm kutularının% 25'inden fazlasını doldurur.

Çöp Kutusu, tüketicilerin geri dönüşüm işlemini kolaylaştırır. Cihaz üzerindeki kamerayı bir öğeye doğru tutmanız yeterlidir. Nesne algılama özelliğiyle uygulama, plastik ve kağıt bardaklar, poşetler, şişeler vb. tanımlayıp sınıflandırır. Bu bilgileri özel bir TensorFlow Lite modeliyle analiz ettikten sonra nesnenin geri dönüştürülebilir olup olmadığını ve yerel kurallara bağlı olarak nasıl geri dönüştürüleceğini raporlar ve yakındaki geri dönüşüm kutularıyla ilgili ayrıntıları paylaşır.

Şu anda Illinois, Pennsylvania ve Kaliforniya'da faaliyet gösteren Çöp Kutusu, "Yakınımda" özelliğini kullanarak 1.000 geri dönüşüm merkezi bulunmasına olanak tanıyor. Ayrıca özelliği gelecekte başka eyaletlerde ve ülkelerde de kullanıma sunmayı planlıyor. Bu sayede fark yaratan sorumlu alışkanlıkların desteklenmesine yardımcı olmayı planlıyor.

Arielle Bier'ın kelimeleri

Çizim: Aless Mc

Köpekler günlük egzersiz, yiyecek ve bakım konusunda sahiplerine ihtiyaç duyarlar. Yine de iyi niyetlerine rağmen pek çok sevimli köpeğin aşırı kilolu olmasından hayvanların yaşam ömürlerinde %25'e varan bir azalma söz konusu. Özelleştirilmiş bilgiler ve fitness programları sunan UnoDogs, evcil hayvan sahiplerinin evcil hayvanlarının sağlığını daha iyi desteklemelerine yardımcı olur. UnoDogs, bir köpeğin sağlığını izleyip ölçerek doğru tavsiyeler vererek sağlık sorunlarını daha başlamadan ele alıyor.

Canlı görüntüleri analiz etmek amacıyla nesne algılama modeli eğitmek için Google Cloud Platform AutoML Vision'ı kullanan UnoDogs, köpeğin Vücut Durumu Puanı'nı hesaplayıp ideal ağırlık ve boyut için önerilerde bulunuyor. Gelecekteki sürümlerde yemek önerisi, Çeviklik testleri ve fitness planları gibi makine öğrenimi destekli daha fazla özellik kullanıma sunulacaktır.

Daha sonra kilo ve egzersiz takibi ayrıntıları gerçek zamanlı analizle birleştirilerek, takibi kolay yemek ve egzersiz programları sunulur. Bu programlar, köpeğin en iyi şekilde yaşaması için köpeğin hedefinde tutmak ve ilham vermek üzere tasarlanmıştır.

Arielle Bier'ın kelimeleri

Çizim: Choi Haeryung

Tarım hastalıkları tüm dünyadaki çiftçiler için sürekli bir tehdit oluşturuyor. Gıda güvensizliğinin sağlık, toplum ve ekonomi üzerindeki etkileri de yıkıcı olabilir. AgriFarm, çiftçilerin bitki hastalıklarını tespit ederek büyük hasarları önlemesine yardımcı oluyor. Bunu mümkün kılmak için hastalık türünü tanımlamakta kullanılan derin sinir ağı sınıflandırıcısı Google Cloud AI Platform'da barındırılıyor.

Diğer özellikler arasında hava durumu raporları, video önerileri ve fiyat tahminleri yer alır. İnternet erişiminin sınırlı olduğu uzak kırsal bölgelerde kullanılmak üzere tasarlanan AgriFarm; domates, mısır ve patates gibi meyve ve sebzelere yönelik ürünler sunuyor ve veri kümesini küresel olarak işlev görecek şekilde genişletiyor.

Arielle Bier'ın kelimeleri

Çizim: Buba Viedma

Kitle kaynak kullanımı modelini temel alan AgroDoc, bitki hastalıklarını teşhis etmek ve tedavi planları yapmak için benzer coğrafi konumlara ve iklimlere sahip çiftçilerden veri toplamaya yardımcı oluyor. Uygulama sayesinde, etkilenen bir yaprak cihaz üzerindeki bir kamerayla taranıyor ve TensorFlow Lite kitaplığı hastalık türünün tespit edilmesine yardımcı oluyor.

Veriler önemli semptomlarla birlikte analiz edilir ve bitkinin sağlığını iyileştirmek için basit adımlar uygulanır.

Arielle Bier'ın kelimeleri

Çizim: Buba Viedma

Stres, hem olumlu hem de olumsuz birçok farklı şekilde karşımıza çıkabilir. Neyse ki vücudumuz kendini düzene sokacak ve değişen koşullara uyum sağlayacak şekilde yaratılmıştır. Ancak ekstrem olaylar veya koşullar yüksek düzeyde strese neden olduğunda olumsuz etkiler birikerek kaygı, depresyon ve uzun süreli sağlık hasarına yol açabilir. Stila (öğrenme etkinliklerinde stres takibi) vücudun stres seviyelerini izleyip takip ederek kullanıcıların hayatlarındaki stresi daha iyi anlayıp yönetmelerini sağlar. Bunu mümkün kılmak için akıllı telefon uygulaması, Fitbit bilekliği veya Wear OS by Google'ı çalıştıran bir cihaz gibi giyilebilir bir cihazla birlikte çalışarak kullanıcıların biyogeri bildirimlerini kaydeder.

Firebase Özel Modeli stresi tespit edip sınıflandırırken TensorFlow Lite Yorumlayıcısı bilgilerin çevrimdışı olarak işlenmesine imkan tanır. Vücudun stres seviyelerini izleyen uygulama, kullanıcının yaşamlarındaki olaylar ve çevresiyle ilgili kısa raporlarla birleştiriliyor. Daha sonra stres seviyesi puanı hesaplanır. Bu puan, belirli aktiviteler sırasında stresin tahmin edilmesine yardımcı olur. Herkes stres unsurlarına ve uyarıcılara farklı şekillerde tepki verdiğinden Stila bu raporlardan ders çıkarıyor ve işleyiş şekline uyum sağlıyor. Daha sonra her kullanıcının ritim ve ihtiyaçlarına göre geri bildirim verir.

Bireysel özellikler, öğrenim aktarma aracılığıyla kullanıcının deneyimini kişiselleştirmeye daha fazla yardımcı olmak için kullanılabilir. Kullanıcılar zaman içindeki stres seviyelerini tespit edip izleyerek hayatlarındaki stresi daha iyi yönetebilir.

Arielle Bier'ın kelimeleri

Çizim: Linn Fritz

MixPose, yoga öğretmenlerine ve fitness uzmanlarına gerçek zamanlı olarak ders verme, hizalamayı takip etme ve geri bildirim verme olanağı sunan bir canlı yayın platformudur. Statik fitness videoları yalnızca tek bir yönde bilgi paylaşır. Ancak bu uygulama sayesinde öğretmenler derslerini özelleştirebilir ve öğrencilerinin ihtiyaçlarıyla doğrudan etkileşim kurabilir. Poz izleme özelliği, her kullanıcının hareketlerini ve pozisyonlarını ML Kit ve PoseNet kullanılarak sınıflandırılır.

Ardından canlı sensörler ve geri bildirim sistemleri, cihazları hizalama hakkında bilgilendirir. Chromecast gibi video özelliklerine eklenen çıkışlar, daha etkileyici bir izleme deneyimi için büyük ekranlara kolayca bağlanır. Yoga yapan 37 milyon Amerikalı için tasarlanan MixPose, lansmanı için 100'den fazla yoga öğretmeni ile birlikte çalışıyor. Uçta yapay zeka, 5G ve akıllı TV ile yeniliklere imza atan bu platform, kullanıcılara evlerinin rahatlığında doğrudan etkileşimli kurslar sunuyor.

Arielle Bier'ın kelimeleri

Çizim: Rachel Levit Ruiz

Hindistan'da yedi milyondan fazla insan işitme ve konuşma konusunda farklı kişiler, ancak çok az kişi işaret dili eğitimine erişebilir. Diller ve lehçeler çok çeşitli olduğundan standart bir iletişim biçimi oluşturmak neredeyse imkansızdır.

Leepi ile öğrenciler Amerikan İşaret Dili'nin el hareketlerini ve sembollerini öğrenebilir. Uygulamada harf, simge, yüz ve niyet tanıma özelliği kullanılıyor. Ayrıca uygulamada etkileşimli egzersizler ve gerçek zamanlı geri bildirimler bulunuyor. Cihaz üzerinde işlemeyi daha doğru ve sorunsuz hale getirmek için TensorFlow Lite kitaplığı ve MediaPipe çerçevesi kullanıldı. En önemlisi de, çevrimdışı kullanıma uygun olarak tasarlandığından daha fazla öğrenci engelsiz bir şekilde öğrenebilir.

Arielle Bier'ın kelimeleri

Çizim: Xuetong Wang

İyi bir uyku, insan vücudunun dinlenip iyileşmesi açısından hayati önem taşır. Buna rağmen yetişkinlerin% 25'i düzenli olarak horlar. Bu da uykuyu kesintiye uğratabilir ve potansiyel kronik sağlık sorunlarına yol açabilir.

TensorFlow Lite ile sesleri yakalayarak, analiz ederek ve sınıflandıran Horlama ve Öksürme uygulaması, tıp uzmanlarından yardım isteyen kullanıcılara yardımcı olmak için horlama ve öksürme seslerini tespit eder.

Arielle Bier'ın kelimeleri

Çizim: Xuetong Wang

Alışveriş merkezi veya kalabalık cadde gibi herkese açık ortamlarda seyahat ederken yer alan engeller sürekli değişir ve beklenmedik şekillerde değişir. Görme, ses ve dokunma gibi duyusal deneyimler; çarpışmaların önlenmesine ve kazaların önlenmesine yardımcı olabilir. Ancak herkese açık ortamlarda gezinmek bir dizi bilinmeyen noktayla karşı karşıya olmak anlamına gelir. Görme engelliler için. Path Finder, görme bozukluğu olan kişilerin yolunda giden nesnelerin yörüngelerini tanımlayıp hesaplayarak bu tür karmaşık durumlarda yol almalarına yardımcı olabilir.

Daha sonra özel uyarılar, kullanıcıları bu engellerden nasıl kaçınacakları konusunda bilgilendirir ve güvenli bir şekilde yapabilecekleri işlemler önerir. Bu uygulama, çevresindeki nesnelerin mesafelerini hesaplamak için TensorFlow Lite'tan nesne algılama özelliğini kullanır. Kullanıcı deneyimini zenginleştirmek, bilgi paylaşmak ve destek vermek için tasarlanmıştır. Böylece, zor durumlarda kullanıcıları bunaltmaz. Bu nedenle, Path Finder'ın kurulum süreci konuşkan olacak şekilde tasarlanmıştır ve görme engelli kullanıcılar ile onlara yardımcı olan kullanıcılar için özelleştirilir.

Hem sesli hem de dokunsal geri bildirim, engel uyarı sisteminin parçasıdır. Çeşitli ses tonları ve frekanslar ise her nesnenin mesafesini ve yönünü bildirir. Mors Kodu gibi ses kalıpları daha sonra daha fazla bilginin paylaşılması için katmanlanır ve birleştirilir. Path Finder, görme engelli kullanıcıların öngörü avantajını kazanmasına yardımcı olarak herkese açık ortamlarda gezinmeyi kolaylaştırır.

Arielle Bier'ın kelimeleri

Çizim: Sonya Korshenboym