¡Descubre qué buscamos en este Android Developer Challenge! (Inscríbete antes del 2 de diciembre)


El mes pasado, presentamos el próximo Android Developer Challenge y te pedimos que envíes tus ideas centradas en la innovación útil y con tecnología de aprendizaje automático en los dispositivos. ¿Pero qué significa «innovación útil»? ¡Nos alegra que lo preguntes! Para ayudarte a encontrar inspiración, reunimos algunas de las ofertas de aprendizaje automático en dispositivos de Google y ejemplos recientes de esta tecnología llevada a la práctica. No olvides enviar tu idea antes del 2 de diciembre.
 


Cómo afrontar el problema del cogollero del maíz con aprendizaje automático

Te presentamos a Nazirini Siraji. Cuando ella y su equipo de desarrolladores notaron que había una peste que amenazaba los cultivos y la supervivencia de granjeros en Uganda, aprendieron a usar TensorFlow para combatirla. Recopilaron datos de entrenamiento de campos cercanos en forma de imágenes. Con TensorFlow, reentrenaron MobileNet (una técnica conocida como aprendizaje por transferencia) y usaron TensorFlow Converter para generar un archivo FlatBuffer de TensorFlow Lite que implementaron en una aplicación de Android. Un granjero puede usar esa aplicación para tomar una foto de su cultivo y el marco de la imagen se utiliza para detectar si hay daños provocados por el cogollero del maíz. En función de los resultados, se sugiere una posible solución. ¡Suena genial!

 

Cómo ayudar a los médicos a detectar enfermedades respiratorias con el aprendizaje automático

Tambua Health convierte cualquier smartphone en una eficiente herramienta de análisis no invasiva que ayuda a los médicos a determinar la probabilidad de que se manifieste una enfermedad respiratoria. El equipo desarrolló una aplicación con TensorFlow Lite que los médicos pueden usar para analizar los pulmones en busca de sonidos anormales, como sibilancias, estertores, estridores y otros sonidos inesperados.

 

Adidas usa el aprendizaje automático para facilitar la experiencia de compra

Hasta las marcas aprovechan los beneficios del aprendizaje automático. Como adidas, que presentó hace poco una nueva experiencia llamada «Bring It to Me» en su tienda de Londres. Los compradores pueden usar la búsqueda visual para escanear productos en sus teléfonos mientras están en la tienda, y la aplicación les permite verificar si están disponibles y pedirlos en su talla sin hacer fila. ML Kit es la tecnología que ayuda a crear esta experiencia detrás de escena. Otro ejemplo de cómo el aprendizaje automático ayuda a los usuarios a lograr sus objetivos más rápidamente.

Ventajas del aprendizaje automático en dispositivos

El uso del aprendizaje automático en el dispositivo de un usuario conlleva una serie de ventajas. En primer lugar, se reduce el volumen de datos que envías al servidor y esto permite proteger más la privacidad de los usuarios. Además, como la información está en los dispositivos, también puede funcionar sin conexión y es ideal para áreas sin cobertura, como aquellas en medio de la selva, en el desierto o en el metro de Londres. Por último, el aspecto más interesante de ejecutar el modelo en dispositivos es el nivel bajo de latencia, que permite crear todo tipo de experiencias nuevas para los usuarios. El aprendizaje automático no sirve solamente para automatizar tareas, sino que puede ser de gran ayuda para tus usuarios y convertirlos en superhéroes.
En Google, ofrecemos distintas tecnologías que te permiten sacar provecho del aprendizaje automático:

  • ML Kit ofrece un SDK preconfigurado que te ayuda a ejecutar tareas con modelos de aprendizaje automático de Google muy eficientes.
  • TensorFlow Lite Framework te permite optimizar un modelo personalizado para ejecutarlo en Android.
  • También existe la infraestructura de Firebase y Google Cloud, que puede ayudarte a entrenar modelos en dispositivos con AutoML Vision Edge para tipos específicos de modelos, o bien ofrecerte la potencia de procesamiento que necesitas para entrenar tu propio modelo.

Si tienes una idea interesante que pueda ayudar a los usuarios a lograr sus objetivos, ¡cuéntanos de qué se trata! Elegiremos diez conceptos y les brindaremos a esos desarrolladores conocimiento experto y orientación para ayudarlos a hacer realidad sus proyectos. Además, cuando la aplicación esté lista, la difundiremos entre miles de millones de usuarios de Google Play mediante una colección y mucho más. Puedes conocer todos los premios aquí.
Todavía tienes tiempo para enviar tu idea antes del 2 de diciembre. Estamos ansiosos por conocer tus proyectos y trabajar contigo a fin de que cada vez más usuarios tengan acceso a innovación útil con tecnología de aprendizaje automático en los dispositivos.
Source: Google Dev

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