Intelligentere Apps mit mobiler künstlicher Intelligenz entwickeln

Mobile künstliche Intelligenz stört das bereits halsbrecherische Entwicklungsspiel für mobile Apps. Im Jahr 2020 erreichte der mobile KI-Sektor eine Bewertung von 2,14 Milliarden Dollar, und diese Zahl wird voraussichtlich bis zum Jahr 2026 um das 4,5-fache steigen. Man kann mit Sicherheit sagen, dass die mobile künstliche Intelligenz hier bleiben wird, also lassen Sie uns herausfinden, wie diese innovative Technologie funktioniert wird in der Entwicklung mobiler Apps verwendet.

Die Vorteile mobiler künstlicher Intelligenz verstehen

Mobile künstliche Intelligenz zielt darauf ab, mobile Technologie für Benutzer intelligenter und funktionaler zu machen. Ein bekanntes Beispiel für die Leistungsfähigkeit mobiler KI ist das Alexa Shopping-Produkt von Amazon, das Amazon unzählige Stunden an Kundenbetreuungsarbeit erspart hat. Auf UX-Ebene hat es den Endbenutzern auch spürbare Verbesserungen der Lebensqualität gebracht.

Das bedeutendste Branchenwachstum wird höchstwahrscheinlich von der KI-Technologie für virtuelle Assistenten ausgehen. Der atemberaubende Erfolg von KI-Assistenten der letzten Generation wie Siri und Alexa zeigt die Haltekraft der Technologie. KI-fähige Prozessoren in Mobilgeräten der nächsten Generation werden mit verschiedenen intelligenten Lösungen wie Sprachübersetzern, kontextsensitiven KI-Assistenten, AR- und VR-Verbesserungen und verbesserten Sicherheitsfunktionen vorinstalliert geliefert. Die Zukunft dieser Apps und integrierten Lösungen liegt in der hohen Erweiterbarkeit und Integration mit mobilen Anwendungen von Drittanbietern, die Entwicklern ein voll funktionsfähiges KI-Entwicklungsökosystem bieten.

Prognosen für verwandte Sektoren wie Smartphones, Drohnen, Kameras und Bildgebung, Robotik, Automobil und Cloud Computing zeigen ebenfalls ein explosives Wachstum der mobilen KI-Technologie. Trotz der Versuche der Regierungen der Vereinigten Staaten und anderer westlicher Länder, die Drohnentechnologie für Verbraucher einzuschränken, wird der Drohnensektor mit der Verfügbarkeit von KI-fähigen mobilen Prozessoren wahrscheinlich exponentiell wachsen. Drohnen der nächsten Generation bieten Heim- und Unternehmensanwendern überwältigende Funktionen wie KI-unterstützte Fotografie, KI-Autopilot und -Navigation, Oberflächenkartierung und GPS sowie viele weitere Anwendungen.

Das Potenzial der KI der nächsten Generation, unzählige Arbeitsstunden aus der Entwicklungspipeline von KI-Apps zu streichen, kann nicht hoch genug eingeschätzt werden. KI hilft Programmierern, Hindernisse zu überwinden, die früher viel Zeit und Geld gekostet haben, wie z. B. das Portieren von Software über Plattformen hinweg und den Wegfall eines Großteils der manuellen Fehlerprüfung und Fehlerbehebung, die einst von menschlichen Testern durchgeführt wurden.

Wie KI Ihre App intelligenter macht

Da die Gesamtzahl der mobilen Benutzer mit dem Erwachsenwerden jüngerer, technisch versierterer Generationen weiter wächst, ist die Nachfrage nach Funktionen wie Anpassungen sprunghaft angestiegen.

Während die Benutzeroberfläche in der Vergangenheit von App-Entwicklern als Erstanbieter gehandhabt wurde, verwenden viele App-Entwickler jetzt die integrierte Benutzeroberfläche von Smartphone-Herstellern, um ihren Benutzern eine Schnittstelle bereitzustellen. Da diese Hersteller KI-fähige Prozessoren enthalten, können Smartphones das Benutzerverhalten analysieren und Echtzeit-Anpassungen der App-Oberflächen für ein verbessertes Benutzererlebnis vornehmen, z.

Künstliche Intelligenz bringt erstaunliche neue Möglichkeiten für die mobile Entwicklung durch maschinelles Lernen, Erkennungstechnologien, Biometrie und Sprachtechnologien.

Maschinelles Lernen

Es gibt einen Grund dafür, dass viele Unternehmen so viel Geld in die Entwicklung von maschinellem Lernen investiert haben, was auf die Fähigkeit des maschinellen Lernparadigmas zurückzuführen ist, das Benutzerverhalten vorherzusagen und zu optimieren, was zu Upsells und Cross-Sells führt.

Ein Großteil des Erfolgs von Spotify USA, Inc. mit seiner Flaggschiff-Anwendung Spotify ist auf die Integration von maschinellem Lernen zurückzuführen. Spotify liefert maßgeschneiderte Playlists und aufmerksamkeitsstarke Inhalte wie Neuerscheinungen, die für das Interesse eines Kunden relevant sind, direkt beim Start der App. Maschinelles Lernen trägt nicht nur dazu bei, die Erfahrung des Endbenutzers mit der App insgesamt zu verbessern, sondern sorgt auch dafür, dass er immer wieder zurückkommt, indem der Kontext verwendet wird, um geeignete Inhalte bereitzustellen, um die Gesamtnutzungsdauer zu erhöhen.

In einem hart umkämpften App-Markt, der von Kennzahlen bestimmt wird, z. B. wie lange der Nutzer Ihre App verwendet, ermöglicht maschinelles Lernen Unternehmen, die Unterhaltung und das Engagement der Nutzer aufrechtzuerhalten und relevante Kennzahlen zu verbessern, um bei Google Play und im App Store einen höheren Rang einzunehmen.

Online-Händler verwenden maschinelles Lernen, um ein Profil für ihre Kunden zu erstellen, das auf verschiedenen Metriken wie bereits getätigten Einkäufen des Kunden, der Beziehung des Kunden zu anderen Benutzern, dem Verhalten des Kunden auf der Website oder in der Anwendung und vielen anderen Faktoren basiert. Anhand dieser Daten gibt der Einzelhändler dem Kunden eine Reihe von empfohlenen Produkten basierend auf seinen Interessen. Beispielsweise nutzt Amazon in großem Umfang maschinelles Lernen, um Kunden mit Produkten in Verbindung zu bringen, die sie wahrscheinlich kaufen werden. Maschinelles Lernen ist in jeder Phase des logistischen Workflows von Amazon vorhanden, von der Erfahrung des Endbenutzers bei der Nutzung der Website oder App bis hin zur Optimierung der Versandpläne.

Große Transportunternehmen wie Uber implementieren maschinelles Lernen in ihre Logistik-Apps, um Fahrer unterwegs mit aktuellen Informationen zu versorgen. Lösungen für maschinelles Lernen helfen dabei, die schnellstmögliche Route für Fahrer vorherzusagen und für potenzielle Staus zu optimieren. ML-basierte Anwendungen nutzen historische Daten, um Rückschlüsse auf den Straßenzustand zu ziehen, und können außerdem Echtzeit-Verkehrsinformationen in historische Projektionen einbinden, um die genauesten Vermutungen anzustellen.

Erkennungstechnologie

Mobile KI treibt bahnbrechende Bilderkennungstechnologien wie Google Lens an. Google Lens und andere ähnliche Apps haben die Art und Weise revolutioniert, wie viele Menschen mit der Welt interagieren. Fortschritte bei der Bilderkennung haben es möglich gemacht, alles zu tun, von der Erkennung bestimmter Pflanzensorten und -arten bis hin zur Übersetzung von fremdsprachigem Text in Echtzeit mit OCR, die durch maschinelles Lernen unterstützt wird.

Finanzinstitute verwenden dieselbe Technologie in ihren mobilen Apps, um Schecks zu verarbeiten, ohne dass der Kunde in die Bankfiliale kommen muss. Apotheker verwenden diese Technologie, um ärztliche Rezepte zu scannen und sie in eine Software zu importieren, um das Vorhandensein des Arzneimittels in Apothekendatenbanken zu überprüfen. Einzelhändler nutzen OCR, um automatisch wertvolle Erkenntnisse aus der Bestellanalyse zu gewinnen. Und die Liste geht weiter und weiter.

Die mobile KI der nächsten Generation verbessert die frühere Gesichtserkennungstechnologie und nutzt Technologien wie künstliche neuronale Netze, um den Prozess der Erkennung menschlicher Gesichter zu beschleunigen. Mobile KI-Gesichtserkennungsmodule durchsuchen zunächst das Bild in Echtzeit und erkennen und verfolgen menschliche Gesichter. Sobald ein Gesicht in einem Bild beschriftet ist, wird das Gesicht für die weitere Analyse richtig ausgerichtet. Anschließend werden Merkmale aus dem Gesicht extrahiert und mit einer Datenbank mit Gesichtsinformationen abgeglichen, um eine zuverlässige Authentifizierung zu ermöglichen.

KI-Biometrie erhöht das Schutzniveau mobiler Anwendungen erheblich und macht sie geeignet, sensiblere Daten zu speichern. Dies erweitert die Anwendungsfälle mobiler Anwendungen für Bereiche wie Gesundheitswesen, Behörden, Finanzen und mehr.

Sprachtechnologien

Ausgefeilte Text-to-Speech-Technologie profitiert von Implementierungen mobiler künstlicher Intelligenz und bietet klare und klare Sprachfunktionen, die aus Texteingaben generiert werden. Verbessertes Text-to-Speech hilft sehbehinderten Benutzern beim Navigieren in Apps und Websites und wandelt statischen Text in stimmreiche Inhalte um. Mit der Verbesserung der Text-to-Speech-Technologie können Benutzer ganze Bücher auf Knopfdruck in Hörbücher übersetzen.

Die KI-Assistententechnologie nutzt die von mobiler künstlicher Intelligenz gesteuerte Spracherkennung, um ohne Latenz mit Benutzern zu interagieren. Formulierte Befehle des Benutzers werden vom virtuellen Assistenten in Aktionen verarbeitet, was ein nahtloses Erlebnis bietet. Zum Beispiel sind Alexa von Amazon und Siri von Apple jetzt in der Lage, viele verschiedene Anfragen auszuführen, indem sie die Absicht der Benutzeranfrage basierend auf dem Kontext intelligent erkennen und Rückschlüsse ziehen, wenn Informationen unvollständig sind.

Die kommenden Veränderungen

Der Bereich der mobilen künstlichen Intelligenz wächst exponentiell. Viele Branchen stehen aufgrund der Fortschritte in der Technologie der künstlichen Intelligenz vor einem raschen Wandel. Da mobile Prozessoren KI-freundliche Funktionen integrieren, werden sich die KI-Fähigkeiten von Erst- und Drittanbieteranwendungen drastisch verbessern.

Zu den Schlüsseltechnologien, die dies ermöglichen, gehören maschinelles Lernen, Erkennungstechnologie, Biometrie und Sprachtechnologien. Mobile KI hilft, Prozesse zu optimieren, Hindernisse für Benutzer und Anbieter zu beseitigen, relevante Inhalte bereitzustellen, das Engagement der Endbenutzer zu verbessern und den Entwicklungsprozess zu verbessern. KI macht mobile Apps erweiterbarer, modularer und dynamischer und bietet sowohl Entwicklern als auch Benutzern eine überlegene Leistung.