El desafío de desarrolladores de Android de Google: Las aplicaciones con ML apuntan al futuro de las gafas con IA

El 22 de junio de 2020, Google anunció los 10 ganadores de su Android Developer Challenge, una iniciativa diseñada para incentivar la innovación en aplicaciones impulsadas por Machine Learning. El desafío se centró en animar a los desarrolladores a construir aplicaciones que aprovecharan las tecnologías de ML en dispositivos de Google, con los proyectos ganadores ahora disponibles para uso público.

Google Blog - Android XR informa que estas aplicaciones ganadoras demuestran una amplia gama de capacidades, desde la monitorización de la salud hasta la asistencia agrícola. El medio señala que estas aplicaciones fueron 'creadas por los desarrolladores individualmente, no por Google', destacando la innovación independiente fomentada por el desafío. Este enfoque contrasta con las propias funciones integradas de ML de Google, como el texto predictivo en Gmail o la capacidad de Google Lens para identificar elementos de menú populares, que según el blog 'le ayudan a realizar tareas de forma más rápida y sencilla a lo largo del día'.

Entre los ganadores más destacados se encuentra 'Pathfinder', una aplicación diseñada para asistir a personas con discapacidad visual. Según Google Blog - Android XR, ayuda a los usuarios a 'navegar situaciones complejas identificando y calculando las trayectorias de los objetos que se mueven en su camino'. Otra entrada notable, 'MixPose', es una plataforma de live-streaming que permite a los instructores de yoga proporcionar retroalimentación en tiempo real y corrección de alineación a los estudiantes, utilizando el seguimiento de la postura en el dispositivo.

El alcance de las aplicaciones ganadoras se extiende globalmente, con proyectos como 'AgriFarm' y 'AgroDoc' (de Baluchistán, Pakistán, y Kochi, India, respectivamente) que se centran en la detección y el tratamiento de enfermedades de las plantas para agricultores. 'Eskke', desarrollado en Goma, República Democrática del Congo, simplifica la gestión del dinero móvil, mientras que 'Leepi' de Bengaluru, India, ayuda a los estudiantes a aprender gestos del lenguaje de señas americano.

Otras aplicaciones impactantes incluyen 'Snore & Cough', que identifica y analiza los sonidos del sueño, y 'Stila', diseñada para monitorizar y gestionar los niveles de estrés cuando se combina con wearables como Fitbits o dispositivos Wear OS. Para esfuerzos medioambientales, 'Trashly' utiliza la detección de objetos para clasificar ítems reciclables simplemente apuntando una cámara hacia ellos, mientras que 'UnoDogs' proporciona a los dueños de mascotas información personalizada sobre bienestar y programas de fitness.

Nuestra opinión: Aunque estas aplicaciones se desarrollaron originalmente para smartphones, las capacidades subyacentes de Machine Learning en dispositivos demostradas por los ganadores del Android Developer Challenge son directamente relevantes para el futuro de las gafas inteligentes. Aplicaciones como 'Pathfinder' ofrecen una clara indicación de cómo las gafas con IA podrían mejorar la accesibilidad al proporcionar una conciencia ambiental en tiempo real. De manera similar, el reconocimiento de objetos de 'Trashly' o el seguimiento de la postura de 'MixPose' podrían traducirse fácilmente en interacciones sin esfuerzo y asistencia sin manos dentro de un contexto de realidad aumentada. Estos desarrollos subrayan el creciente potencial de la IA potente basada en el edge para impulsar la próxima generación de la utilidad de las gafas inteligentes, yendo más allá de las meras notificaciones hacia una asistencia verdaderamente inteligente y sensible al contexto.