Google ha anunciado el lanzamiento de MobileNets, una serie de modelos basados en TensorFlow, pero diseñados para que puedan ser usados en dispositivos de baja potencia (móviles).
El objetivo es permitir que el reconocimiento de imágenes pueda ser disfrutado desde dispositivos móviles, sin depender de un gran hardware para realizar los cálculos de forma rápida, en tiempo real. Estos modelos serán necesarios para usarse en Google Lens, plataforma presentada en el reciente evento Google I/O que permitirá obtener información de cualquier cosa que enfoquemos desde el móvil.
Comentan los detalles en opensource.googleblog.com, donde indican que las herramientas de aprendizaje de máquinas deben poder ser usadas de forma nativa en el hardware del teléfono, de una manera rápida y precisa, sin necesidad de usar datos.
El modelo tiene en cuenta la vida de la batería, y será útil para herramientas existentes, como Google Fotos, por ejemplo.
Google Lens no solo ofrecerá datos de lo que capturamos con el móvil, también podremos apuntar la cámara del teléfono en la parte inferior de un enrutador y hacer que el móvil introduzca automáticamente la SSID impresa y la información de contraseña, por lo que será importante reconocer y actuar de forma rápida.
MobileNets realizará ahora parte de esa carga de trabajo en forma de red neural de reconocimiento de imagen dentro del mismo dispositivo. No será necesario enviar la información capturada a un servidor remoto, el hardware del móvil será capaz de hacerlo todo, mejorando también la privacidad de la información (que no sale de nuestro smartphone).
Google ha lanzado algunas versiones diferentes de MobileNets basado en su latencia aceptable y requisitos de espacio. El nuevo software es de código abierto, por lo que puede recibir mejoras de diversos desarrolladores de todo el mundo.