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Machine learning per smartphone sempre più intelligenti

La prossima rivoluzione nel mondo degli smartphone non sarà hardware, ma software. A dimostrarlo troviamo le scelte di Apple e Google

Pixel 2 XL vs iPhone X

Come spesso accade nel mondo dell'hi-tech, le novità più interessanti sono quelle che passano inosservate agli occhi degli utenti. E, possibilmente, anche a quelli dei diretti concorrenti. Ne sono coscienti Apple e Google che, da tempo, provano a "difendersi" dai tentativi di imitazione che i loro dispositivi di punta "subiscono" dai rivali più incalliti. Capita così, ad esempio, che le caratteristiche di punta dei vari iPhone X e Google Pixel 2XL non siano le tanto sbandierate specifiche tecniche (seppur notevoli) dei due smartphone, ma elementi funzionali passati stranamente in secondo piano.

Una tattica ben studiata a tavolino, stando alle opinioni di alcuni esperti e giornalisti di settore. Dal momento che effettuare operazioni di ingegneria inversa su componenti hardware e app è diventato sempre più semplice anche per piccole realtà, i big del settore hanno deciso di puntare su funzionalità meno "visibili" e, allo stesso tempo, difficilmente riproducibili.

Prendete il caso del machine learning. Per quanto possa apparire teoricamente semplice, questa tecnologia implica un ingente investimento sia dal punto di vista economico, sia dal punto di vista umano. Affinché un servizio basato sull'apprendimento automatico funzioni a dovere ha bisogno di risorse economiche iniziali, una gran mole di dati e di una buona dose di tempo per "macinare" questi stessi dati. Insomma, difficile che una piccola software house sia in grado di offrire servizi analoghi a quelli dei big. Ed è per questo che l'iPhone X e il Pixel 2Xl puntano tutto sul machine learning.

Fotografia AI per il Google Pixel 2XL

A leggere le specifiche tecniche del Pixel 2XL in molti avranno creduto in un refuso di chi si occupa della comunicazione Google o di un incredibile abbaglio da parte dei tecnici della casa di Mountain View. Le caratteristiche della fotocamera del nuovo smartphone Google sono le stesse di quella dell'anno precedente. Un caso più unico che raro, in un momento nel quale tutti i produttori puntano con forza sulle specifiche fotografiche dei loro telefonini (basta guardare la carrellata di smartphone con doppia fotocamera presentata nel corso degli ultimi 12 mesi, tanto per fare un esempio).

 

 

Invece non si trattava né di refuso né di abbaglio. Semplicemente, gli ingegneri e tecnici di Big G hanno lavorato a fondo sull'app, perfezionandola a tal punto da rendere il Pixel 2XL lo smartphone con la miglior fotocamera mai realizzata (valutazione di DxOMark). Le sue performance, paragonabili a quelle di una fotocamera reflex di medio livello, sono il risultato della combinazione di algoritmi innovativi nell'acquisizione dell'immagine e machine learning.

In questo modo, la qualità degli scatti e dei suggerimenti che l'app fotografica del Pixel 2 XL fornirà ai propri utenti migliorerà con il tempo. Gli algoritmi di machine learning, infatti, trarranno preziose informazioni dal comportamento degli utenti e dai risultati fotografici che avranno ottenuto.

Assistente Google

 

 

Ora che è sbarcato anche in Italia, possiamo finalmente apprezzarne a pieno qualità, pregi e funzionalità. Assistente Google (o Google Assistant nella versione inglese) è la risposta – definitiva, dopo i tentativi con Google Now – del gigante di Mountain View a Siri di Apple. Si tratta, per chi ancora non lo sapesse, dell'assistente personale vocale che nel giro di qualche mese arriverà su tutti gli smartphone Android (o quasi). E anche in questo caso il contributo degli algoritmi di machine learning è determinante: quasi fosse dotato di capacità predittive, l'assistente di Google sarà in grado di dare all'utente il suggerimento di cui aveva bisogno. Suggerimenti che, ovviamente, portano diritti a uno dei tanti servizi Google legati ad Android (le Mappe piuttosto che la posta elettronica).

Face ID e riconoscimento facciale

Che Apple sia una delle due sole aziende che, al momento, monti un coprocessore per l'intelligenza artificiale non è affatto un caso. Gran parte del software che gira sull'iPhone X (almeno quello sviluppato in house a Cupertino) fa affidamento proprio sull'intelligenza artificiale e sul machine learning. Non fa eccezione quella che è considerata da tutti la caratteristica tecnica principe del dispositivo: il Face ID.

 

 

Come detto in più occasioni nel corso della presentazione iPhone X, e come dimostrato anche da vari giornalisti di settore, il Face ID è in grado di riconoscere il proprietario del melafonino del decennio anche se questo dovesse indossare occhiali o "cambiare" i suoi connotati. Merito degli algoritmi di apprendimento automatico, che consentiranno ai sistemi di sicurezza e sblocco del telefono di adattarsi senza problemi a eventuali cambiamenti nell'aspetto dell'utente.

Verso gli smartphone intelligenti

Nonostante i due maggiori player del mercato mostrino già dei risultati più che eccellenti, tutti i dati a disposizione lasciano pensare che si sia appena all'inizio di una nuova era per il mondo degli smartphone. Un'era nella quale, ca va sans dire, i telefonini intelligenti diventeranno ancora più intelligenti. E parte del merito sarà anche dei nuovi processori NPU (acronimo di Neural Processing Unit, unità di calcolo neurale) che hanno fatto la loro comparsa a bordo di alcuni smartphone top di gamma 2017.

Si prenda, ad esempio, il caso del Kirin 970, ultimo SoC sviluppato da Huawei per i dispositivi della serie Mate 10. Grazie alla NPU di cui è dotato, il Mate 10 Pro è in grado di dare consigli agli utenti su come scattare foto migliori, semplicemente basandosi sui dati provenienti dall'ambiente circostante (l'orario e il luogo in cui ci si trova, ad esempio) e sugli scatti realizzati in passato. Anche in questo caso c'è il decisivo zampino del machine learning e dell'intelligenza artificiale, che "guideranno" l'utente verso un utilizzo migliore e più consapevole del suo smartphone.

A cura di Cultur-e
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