Google löst Android ML Kit von Mobilplattform Firebase

Google erweitert sein ML Kit, ein Software Development Kit (SDK) für Firebase, um einige neue Features. Darunter ein SDK, das sich vor allem auf die Anwendung von Machine Learning (ML) auf dem Endgerät fokussiert.

Vor zwei Jahren hatte Google das ML Kit mit dem Ziel veröffentlicht, ML-Konzepte für Mobil-Entwickler zugänglich zu machen. Inzwischen kommt es offenbar in mehr als 25.000 Apps unter Android und iOS zum Einsatz.

ML Kit SDK sorgt für mehr Flexibilität

Ursprünglich war das ML Kit eng mit Googles Mobilplattform Firebase verbunden. Offenbar hatten sich einige Nutzer mehr Flexibilität bei der Implementierung in eigene Anwendungen gewünscht. Mit dem Update möchte Google diesem Wunsch nachkommen und lagert alle on-Device APIs in ein neues eigenständiges ML Kit SDK aus, für das ein Firebase-Projekt nicht mehr erforderlich ist.

Dadurch können sich Nutzer wohl zwischen der Verwendung des ML Kits oder Firebase entscheiden. Google legt den Fokus auf Machine Learning auf dem Endgerät und sieht deutliche Vorteile gegenüber Cloud ML. Gemäß der Release Notes ist das Durchführen von ML-Prozessen schnell und kann Anwendungsfälle in Echtzeit umsetzen, da es bei der Verarbeitung auf dem Endgerät keine Netzwerklatenzen gibt. Darüber hinaus sind die APIs auch offline nutzbar, und hinsichtlich des Datenschutzes gibt es laut Google auch einige Vorteile, wenn die gesamte Verarbeitung lokal erfolgt. Es sei nicht notwendig, sensible Nutzerdaten über das Netzwerk an einen Server zu senden.

Entwicklern, die bereits das ML Kit für Firebase verwenden, empfiehlt Google das neue eigenständige ML Kit SDK zu migrieren, um die neuen Funktionen und Updates nutzen zu können. Hierfür stellt Google einen Migration Guide bereit. Die Cloud-basierten APIs, Model Deployment und AutoML Vision Edge sind weiterhin über Firebase Machine Learning verfügbar.

Unterstützung für Jetpack Lifecycle und CameraX

Das ML Kit führt mit dem Update Support für Android Jetpack Lifecycle für alle APIs ein. Entwickler können addObserver nutzen, um den Teardown von ML-Kit-APIs automatisch zu verwalten, wenn es innerhalb einer App zu Screen Rotation oder zum Schließen durch den Nutzer beziehungsweise durch das System kommt. Der neu integrierte Support soll laut Google die Integration von CameraX einfacher machen – Google empfiehlt Entwicklern, die Erweiterung des Android Jetpacks zu verwenden.

Zukünftig möchte sich Google mit der Frage beschäftigen, wie man ein TensorFlow Lite-Modell findet oder trainiert. Darüber hinaus soll erforscht werden, wie dieses Modell entweder mit ML Kit oder mit der neuen ML-Binding-Funktion von Android Studio verwendet werden kann.

Im Rahmen eines Early-Accress-Programms (EAP) veröffentlicht Google zudem zwei neue APIs für ML Kit. Die Entity Extraction soll Entitäten aufspüren und verfolgbar machen. Hierfür stellt Google Unterstützung für Telefonnummern, Adresse, Zahlungsinformationen und Ähnliches bereit. Die Pose Detection API führt eine Posenerkennung mit niedriger Latenz ein, die 33 Skelettpunkte unterstützen soll, einschließlich der Verfolgung von Händen und Füßen. Entwickler können über die Webseite zum EAP an der Entwicklung teilhaben. Weiterführende Informationen zu ML Kit finden sich in den Release Notes.

(mdo)