Google が TensorFlow Lite を Play サービスに導入

近年、大手テクノロジー企業は人工知能と機械学習の研究に力を入れています。その中でも、Googleはこの分野で最も急成長している企業です。現在、Googleはこれらの技術を検索、メール、翻訳、アシスタントなどの分野に応用しています。今年の Google I/O 2021 で、Google は AI テクノロジーを使用した会話型アプリケーション向けに特別に設計された言語モデルである LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) も発表しました。

過去1年間で、大手テクノロジー企業も人工知能と機械学習に関する研究の焦点をサーバー側からデバイス側に移してきました。従来のサーバー側コンピューティングと比較すると、デバイス側コンピューティングは高速で、待ち時間が少なく、ネットワーク接続を必要とせず、ユーザーのプライバシーを保護し、携帯電話などのデバイスの電力消費を効果的に削減できます。

Android システムでの機械学習テクノロジーの利用を促進するため、Google は最近、Android ML プラットフォーム (主に TensorFlow Lite) を Play サービスに直接追加することを決定しました。 Google Play サービスは、Android 上の主要なユーザー向け機能を担当し、サードパーティのアプリ開発者にさまざまなツールへのアクセスを提供しますが、最新の追加機能はデバイス上の機械学習です。

Google は、現在 Android デバイスにオンデバイス ML を導入している開発チームが直面している一般的な課題を特定しました。

• 多くのアプリケーションは容量が限られているため、ML 用に追加のライブラリをバンドルして管理する必要があり、多大なコストがかかる可能性があります。
• サーバーベースの ML とは異なり、さまざまな Android デバイスには非常に異種コンピューティング環境があり、パフォーマンス、安定性、精度に大きな違いが生じます。
• デバイス上の ML 機能の範囲を最大化すると、より広く普及しているが古い API が使用される可能性があり、これにより最新の ML 技術の使用が制限されます。
• これらの問題に対処するために、Google は更新可能で完全に統合された ML 推論スタックである Android ML プラットフォームを構築しました。 Android ML プラットフォームを使用すると、開発者は次のことが可能になります。
• デバイス上の推論インフラストラクチャ - Google は Android 用のデバイス上の推論バイナリを提供し、最新の状態に保ちます。これにより、APK ファイルのサイズも削減されます。
• すべてのデバイスで最高のパフォーマンス - Google は Android デバイスとの統合も最適化し、利用可能な場合はハードウェア アクセラレーションを有効にするなど、デバイスに基づいてパフォーマンスの決定を自動的に行います。
• Android バージョン間で一貫した API が使用され、Google Play 開発者サービスを通じて定期的なアップデートが配信されます。

この機能は今年後半まで正式にリリースされませんが、Google は早期アクセス テスト プログラムを提供し、プログラムへの参加に関心のある開発者に早期アクセス テストを提供します。開発者はこのページにアクセスして事前に登録できます (リンク)。

この記事はOSCHINAから転載したものです

この記事のタイトル: Google が Play サービスに TensorFlow Lite を導入

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