Googles Android Developer Challenge: ML-gestützte Apps deuten auf die Zukunft von KI-Brillen hin

Am 22. Juni 2020 gab Google die 10 Gewinner seines Android Developer Challenge bekannt, einer Initiative zur Förderung von Innovationen bei Machine-Learning-gestützten Anwendungen. Die Challenge konzentrierte sich darauf, Entwickler zu ermutigen, Apps zu entwickeln, die Googles On-Device-ML-Technologien nutzen, wobei die Gewinnerprojekte nun öffentlich verfügbar sind.

Google Blog - Android XR berichtet, dass diese prämierten Anwendungen eine vielfältige Palette von Fähigkeiten aufweisen, von der Gesundheitsüberwachung bis zur landwirtschaftlichen Unterstützung. Das Medium merkt an, dass diese Apps "von den Entwicklern individuell, nicht von Google" erstellt wurden, was die durch die Challenge geförderte unabhängige Innovation hervorhebt. Dieser Ansatz steht im Gegensatz zu Googles eigenen integrierten ML-Funktionen, wie dem vorausschauenden Text in Gmail oder der Fähigkeit von Google Lens, beliebte Menüpunkte zu identifizieren, die laut Blog "Ihnen helfen, Dinge im Laufe des Tages schneller und einfacher zu erledigen."

Zu den herausragenden Gewinnern gehört "Pathfinder", eine Anwendung, die visuell beeinträchtigte Personen unterstützen soll. Laut Google Blog - Android XR hilft sie Nutzern, "komplexe Situationen zu meistern, indem sie die Flugbahnen von sich bewegenden Objekten in ihrem Weg identifiziert und berechnet." Ein weiterer bemerkenswerter Beitrag, "MixPose", ist eine Live-Streaming-Plattform, die es Yoga-Lehrern ermöglicht, Schülern unter Verwendung von On-Device-Posen-Tracking in Echtzeit Feedback und Korrektur der Ausrichtung zu geben.

Der Umfang der prämierten Apps reicht global, mit Projekten wie "AgriFarm" und "AgroDoc" (aus Belutschistan, Pakistan, bzw. Kochi, Indien), die sich auf die Erkennung und Behandlung von Pflanzenkrankheiten für Landwirte konzentrieren. "Eskke", entwickelt in Goma, Demokratische Republik Kongo, vereinfacht die Verwaltung von mobilem Geld, während "Leepi" aus Bengaluru, Indien, Studenten beim Erlernen von American Sign Language-Gesten unterstützt.

Weitere einschneidende Anwendungen sind "Snore & Cough", das Schlafgeräusche identifiziert und analysiert, und "Stila", das zur Überwachung und Verwaltung von Stressleveln in Verbindung mit Wearables wie Fitbits oder Wear OS-Geräten entwickelt wurde. Für Umweltbemühungen nutzt "Trashly" die Objekterkennung, um recycelbare Gegenstände zu klassifizieren, indem man einfach eine Kamera darauf richtet, während "UnoDogs" Tierhaltern maßgeschneiderte Wellness-Informationen und Fitnessprogramme bietet.

Unsere Einschätzung: Obwohl diese Apps ursprünglich für Smartphones entwickelt wurden, sind die zugrundeliegenden On-Device-Machine-Learning-Fähigkeiten, die von den Gewinnern der Android Developer Challenge demonstriert werden, direkt relevant für die Zukunft von Smart Glasses. Anwendungen wie "Pathfinder" zeigen deutlich, wie KI-Brillen die Zugänglichkeit durch die Bereitstellung von Echtzeit-Umweltbewusstsein verbessern könnten. Ähnlich könnten "Trashlys" Objekterkennung oder "MixPoses" Posen-Tracking problemlos in nahtlose, freihändige Interaktionen und Unterstützung im Kontext von Augmented Reality übersetzt werden. Diese Entwicklungen unterstreichen das wachsende Potenzial leistungsstarker, Edge-basierter KI, die nächste Generation des Nutzens von Smart Glass voranzutreiben und über bloße Benachrichtigungen hinaus zu wirklich intelligenter, kontextbewusster Unterstützung zu gelangen.