Предлагаем подробно разобрать, как объединить Flutter c технологиями искусственного интеллекта и рассмотреть, к чему приведет эта интеграция. Обсудить

Перевод публикуется с сокращениями, автор оригинальной статьи Sophia Martin.

Быстрый рост диджитализации способствует развитию новых технологий, ведущих к улучшению UI. В быстро развивающемся жизненном ритме пользователи хотят всего и сразу, особенно когда речь заходит о доступе к мобильным приложениям.

Статистика показывает, что юзеры удаляют 77% приложений после трех дней использования. Исследования говорят, что средняя скорость приложений не соответствует ожидаемому пользователями уровню, и это одна из основных причин отказа от них.

Мобильная разработка стала серьезной потребностью для бизнесе. Тем не менее, упускается тот факт, что на конкурентном рынке уже доступно 5 миллионов приложений в различных областях и добиться успеха становится все сложнее.

Некоторые компании по-прежнему верят в традиционный подход к разработке и инвестированию в создание собственных приложений. Остальные стремятся внедрить новейшие технологии из мира кросс-платформенных решений для большего охвата. Одним из таких многофункциональных продуктов является Flutter.

Flutter – это кроссплатформенный фреймворк, позволяющий разрабатывать мобильные приложения с красивым интерфейсом для устройств на Android и iOS. Несмотря на то, что Flutter еще молод, он быстро обеспечил себе позицию второго по популярности фреймворка в мире.

Теперь перейдем к ИИ и его интеграции во Flutter-приложение, но перед этим разберемся, почему было решено объединить Flutter с искусственным интеллектом.

ИИ и растущее влияние на мобильную разработку

Развитие технологий снова набрало обороты с появлением искусственного интеллекта. С 1950 года он развивался, обрастал инновациями и теперь стал восходящей звездой в сфере мобильных приложений.

Приведем несколько примеров успешных практик увеличения UX:

• Персонализированные рекомендации: согласно исследованиям, 80% потребителей с большей вероятностью будут покупать у бренда, который предлагает персонализированную выборку, а компании заметили 20% роста продаж после использования такого подхода.
• Чат-бот с ИИ: добавление чат-бота на сайт или в мобильное приложение может привести к улучшению обслуживания клиентов. Таким образом объем рынка чат-ботов, по прогнозам, вырастет с $2,6 млрд в 2019 году до $9,4 млрд к 2024 году при годовом темпе роста 29,7%.
• Голосовая оптимизация: влияние голосовой оптимизации на разработку современных мобильных приложений может обеспечить отличный уровень развития доступности и навигации.

В последние годы ИИ стал популярным на рынке разработки мобильных приложений, и его внедрение будет продолжать расти, поскольку оно приносит огромную прибыль, позволяет управлять бизнес-рисками и масштабированием влияния на среду применения.

До сих пор технологии искусственного интеллекта успешно развивались в сфере здравоохранения, образования, финансов и электронной коммерции, но существуют ниши для запуска интегрированных с ИИ мобильных приложений и в других перспективных областях.

Кто уже преуспел в интеграции ИИ

Перед началом разработки встает логичный вопрос, будет ли интеграция ИИ в мобильное приложение актуальной и рентабельной. Изучим ныне существующие примеры реализации машинного обучения и искусственного интеллекта в бизнес-приложении.

Google

Будет странно, если ребята из Google не используют первыми мощь ИИ и не интегрируют его в свои многочисленные продукты: Gmail, Google Assistant, Google Translate и прочие.

Netflix

Netflix стал ведущим приложением для потоковой передачи видео, приносящим миллионный доход. Начиная с интерфейса и до бесконечных плюшек, приложение удерживает юзеров в течение многих часов. Но прежде всего интеграция с ИИ является основной причиной успеха.

Сегодня множество организаций, обслуживающих клиентов, использует технологии ИИ для предоставления качественных услуг. Таким образом добавление AI и ML в мобильное приложение стало амбициозной задачей компаний всех направлений деятельности.

Методы интеграции ИИ в приложениях Flutter

Учитывая все вышесказанное, вы могли осознать преимущества использования искусственного интеллекта в приложениях. Рассмотрим простые методы создания приложения Flutter AI.

Firebase MLKit

MLKit – это часть Firebase, позволяющая разработчикам быстро импортировать опыт Google в машинном обучении из консоли firebase. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным разработчиком приложений на Flutter, вы можете быстро реализовать функциональность ML в приложениях для Android и iOS, добавив несколько строк кода.

Вот некоторые из лучших готовых современных моделей, доступных на Firebase:

• распознавание текста и лиц;
• маркировка изображений;
• обнаружение и отслеживание объектов;
• идентификация языка;
• интерфейс модели AutoML.

Применяя этот метод интеграции, убедитесь, что ваше приложение использует Firebase или разместите пользовательскую модель на другом сервере.

Модели как API

Это еще один из методов интегрирования машинного обучения в приложение в ситуациях, когда вы работаете с серверами и веб-интерфейсами, и ожидаете, что ваша модель будет обновляться очень часто.

При использовании этого метода разработчики оборачивают модель в API и размещают ее на веб-серверах. Зачастую задействованы такие популярные платформы, как AWS Lambda, Google App Engine, Heroku или Virtual Machine, поскольку они поддерживают запуск модели и могут работать в качестве веб-сервиса.

Модель On-Device

Эти модели эффективны, если вы хотите выполнять высокоскоростной вывод непосредственно на пользовательских устройствах.

Основной способ применения – сначала создать модели TensorFlow. Для экспорта их в виде файлов .tflite используйте плагин MLKit в своем приложении. Перед отправкой необходимо импортировать сохраненный файл .tfilte из репозитория проекта и собрать его для интерфейса.

Чтобы вам было легче все это усвоить, загрузите пример из приложения Flutter с доступной на Firebase моделью распознавания лиц, а затем используйте ее как модель on-device.

Заключение

Мы разобрали, как искусственный интеллект «взрывает» диджитализацию и делает смартфоны умнее с каждой секундой. За последние несколько лет он оказал заметное влияние на рынок разработки мобильных приложений. Поэтому уже продолжительное время компании-разработчики внедряют ИИ в свои решения и успешно производят лучшие программы, которые безупречно работают на кросс-платформах.

Оставайтесь в теме, продолжайте изучать методы интеграции AI и ML и двигайтесь вперед. Удачи!

Дополнительный материал:

• Запускаем мобильные Flutter-приложения на компьютере
• Как с помощью Flutter достичь адаптивности приложений
• Создание приложения для заметок на Flutter/Dart
• 10 мобильных приложений, которые научат вас программировать
• Лучший способ разработать бюджетное мобильное приложение