Teknologi yang Bisa Digunakan di Android Developer Challenge

[Ilustrasi Oleh Pixabay]

Bulan Oktober 2019 kemarin, Google secara resmi membuka kompetisi tahunannya, Android Developer Challenge, dan menantang para pengembang untuk merumuskan ide yang difokuskan pada “helpful innovation, powered by on-device machine learning”.

Dalam kompetisi ini, sepuluh ide dengan konsep terbaik berkesempatan untuk diwujudkan. Google akan membantu meningkatkan keahlian dan memberikan bimbingan bagi para pengembangnya untuk mewujudkan ide-ide tersebut.

Sayangnya, untuk memunculkan ide ini bukan perkara yang mudah. Mungkin sebagian dari pengembang akan bertanya-tanya, apa sebenarnya yang dimaksud oleh Google pada frase helpful inovation?

Untungnya, melalui halaman pengembangnya, perusahaan baru saja menjelaskan beberapa penawaran dari teknologi pembelajaran mesin di dalam perangkat (on-device machine learning) yang dimiliki oleh Google, lengkap dengan beberapa contoh hebat terbaru dari teknologi ini, supaya bisa menginspirasi hal tersebut.

Setidaknya ada tiga jenis teknologi yang bisa dimanfaatkan oleh pengembang untuk mengikuti kompetisi ini. Yang mana di antaranya termasuk ML Kit, The TensorFlow Lite Framework, dan infrastruktur dari Firebase maupun Google Cloud.

ML Kit bisa digunakan untuk menangani tugas-tugas dengan model Google Machine Learning yang kuat. TensorFlow Lite Framework bisa digunakan untuk mengambil model khusus dan mengoptimalkannya supaya berjalan di Android. Sementara infrastruktur Firebase/Google Cloud, bisa digunakan untuk melatih model tersebut.

Adapun contoh dari beberapa teknologi ini bisa dilihat dari aplikasi yang dikembangkan oleh Nazirini Siraji, yakni sebuah aplikasi berbasis TensorFlow Lite yang bisa digunakan oleh petani untuk menganalisis kerusakan akibat hama melalui sebuah citra foto.

Atau bisa juga dilihat dari teknologi yang dikembangkan oleh Tambua Health berdasarkan TensorFlow Lite, untuk membantu dokter menentukan kemungkinan penyakit pernapasan dengan mengubah ponsel cerdas apa pun menjadi alat skrining non-invasif yang kuat.

Contoh lainnya, bisa dilihat dari teknologi buatan Adidas, “Bring It to Me”, yang menggunakan ML Kit untuk membantu pembeli dalam menggunakan Visual Lookup untuk memindai produk dengan ponsel, memeriksa stok dan meminta ukuran mereka tanpa perlu mengantre saat mereka berada di toko.

Google menyebutkan bahwa ada beberapa manfaat yang bisa didapatkan oleh pengembang saat menjalankan pembelajaran mesin pada perangkat pengguna. Selain bisa mereduksi jumlah pemakaian data dan meningkatkan privasi pengguna, sistem pun bisa berjalan secara luring.

Secara lebih lanjut, pengembang bisa membaca dokumentasi dari masing-masing halaman teknologi tersebut. Pengembang juga masih berkesempatan untuk mengumpulkan ide hingga tanggal 2 Desember 2019 mendatang, dengan syarat dan informasi lebih lanjut bisa dibaca di tautan berikut ini.

[Sumber: Google]