모바일 인공 지능을 사용하여 더 스마트한 앱 빌드

모바일 인공 지능은 이미 급변하는 모바일 앱 개발 게임을 파괴하고 있습니다. 2020년 모바일 AI 부문의 가치는 21억 4,000만 달러에 이르렀으며 그 수치는 2026년까지 4.5배 성장할 것으로 예상됩니다. 모바일 인공 지능이 여기에 머물러 있다고 말하는 것이 안전하므로 이 혁신적인 기술이 어떻게 모바일 앱 개발에 사용됩니다.

모바일 인공 지능의 이점 이해

모바일 인공 지능은 모바일 기술을 사용자에게 더 스마트하고 기능적으로 만드는 것을 목표로 합니다. 모바일 AI의 위력에 대한 잘 알려진 예는 Amazon의 알렉사 쇼핑 제품으로, 아마존을 위해 수많은 고객 지원 작업을 허비했습니다. UX 수준에서도 최종 사용자에게 눈에 띄는 삶의 질 향상을 제공했습니다.

가장 중요한 산업 성장은 AI 가상 비서 기술에서 나올 가능성이 가장 높습니다. Siri 및 Alexa와 같은 마지막 세대 AI 비서의 놀라운 성공은 이 기술의 유지력을 보여줍니다. 차세대 모바일 장치의 AI 지원 프로세서에는 언어 번역기, 상황 인식 AI 도우미, AR 및 VR 향상, 향상된 보안 기능과 같은 다양한 지능형 솔루션이 사전 패키징되어 제공됩니다. 이러한 앱과 온보드 솔루션의 미래는 높은 확장성과 타사 모바일 애플리케이션과의 통합으로 개발자에게 완전한 기능을 갖춘 AI 개발 에코시스템을 제공하는 것입니다.

스마트폰, 드론, 카메라 및 이미징, 로봇, 자동차, 클라우드 컴퓨팅과 같은 관련 분야에 대한 전망도 모바일 AI 기술의 폭발적인 성장을 보여줍니다. 소비자 드론 기술에 제한을 두려는 미국 및 기타 서방 국가 정부의 시도에도 불구하고, 드론 부문은 AI 지원 모바일 프로세서의 가용성으로 기하급수적으로 성장할 가능성이 있습니다. 차세대 드론은 AI 지원 사진, AI 자동 조종 장치 및 탐색, 표면 매핑 및 GPS, 그리고 더 많은 애플리케이션과 같은 가정 및 기업 사용자에게 놀라운 기능을 제공합니다.

차세대 AI가 AI 앱 개발 파이프라인에서 수많은 인력을 제거할 가능성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. AI는 프로그래머가 플랫폼 간에 소프트웨어를 포팅하고 한 번 인간 테스터가 수행한 수동 오류 검사 및 문제 해결의 상당 부분을 제거하는 것과 같이 이전에 많은 시간과 비용이 소요되었던 장애물을 극복하는 데 도움이 됩니다.

AI가 앱을 더 스마트하게 만드는 방법

젊고 기술에 능한 세대가 증가함에 따라 총 모바일 사용자 수가 계속 증가함에 따라 사용자 지정과 같은 기능에 대한 수요가 급증했습니다.

과거에는 앱 개발자가 UI를 자사 방식으로 처리했지만 이제는 많은 앱 개발자가 스마트폰 제조업체의 온보드 UI를 사용하여 사용자에게 인터페이스를 제공하는 경우입니다. 이러한 제조업체에는 AI 지원 프로세서가 포함되어 있으므로 스마트폰은 사용자 행동을 분석하고 향상된 사용자 경험을 위해 앱 인터페이스의 실시간 사용자 지정을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 사용자 손가락 크기의 변화를 설명하기 위해 인터페이스의 버튼을 몇 밀리미터씩 이동하는 것과 같습니다.

인공 지능은 기계 학습, 인식 기술, 생체 인식 및 음성 기술을 통해 모바일 개발에 놀라운 새로운 가능성을 제공합니다.

머신 러닝

많은 기업이 기계 학습 개발에 많은 돈을 투자한 데에는 기계 학습 패러다임이 사용자 행동을 예측하고 최적화하여 상향 판매 및 교차 판매로 이어지는 능력이 있기 때문입니다.

Spotify USA, Inc.의 주력 애플리케이션인 Spotify의 성공은 대부분 기계 학습 통합에서 비롯되었습니다. Spotify는 맞춤형 재생 목록과 앱이 부팅되는 즉시 고객의 관심과 관련된 새로운 릴리스와 같은 관심을 끄는 콘텐츠를 제공합니다. 머신 러닝은 앱에 대한 최종 사용자의 전반적인 경험을 개선하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 컨텍스트를 사용하여 적절한 콘텐츠를 제공하여 총 사용 시간을 늘림으로써 앱을 다시 찾게 만듭니다.

사용자가 앱을 사용한 시간과 같은 측정항목에 의해 주도되는 경쟁이 치열한 앱 시장에서 기업은 기계 학습을 통해 사용자를 즐겁게 하고 참여를 유도하여 관련 측정항목을 Google Play 및 App Store에서 더 높은 순위에 올릴 수 있습니다.

온라인 소매업체는 기계 학습을 사용하여 고객이 이미 구매한 것, 고객과 다른 사용자의 관계, 사이트 또는 애플리케이션에서의 고객 행동 및 기타 여러 요인과 같은 다양한 메트릭을 기반으로 고객에 대한 프로필을 생성합니다. 이 데이터를 사용하여 소매업체는 고객에게 관심 분야에 따라 일련의 권장 제품을 제공합니다. 예를 들어, Amazon은 기계 학습을 광범위하게 사용하여 고객을 구매할 가능성이 있는 제품과 연결합니다. 기계 학습은 사이트나 앱을 사용하는 최종 사용자의 경험부터 배송 일정이 최적화되는 방식에 이르기까지 Amazon 물류 워크플로의 모든 단계에 존재합니다.

Uber와 같은 주요 운송 제공업체는 물류 앱에서 기계 학습을 구현하여 운전자에게 도로에 대한 최신 정보를 제공합니다. 기계 학습 솔루션은 운전자에게 가능한 가장 빠른 경로를 예측하여 잠재적인 교통 체증을 최적화하는 데 도움이 됩니다. ML 기반 애플리케이션은 과거 데이터를 활용하여 도로 상태를 추론함으로써 실시간 교통 정보를 과거 예측에 연결하여 가장 정확한 추측을 할 수도 있습니다.

인식 기술

모바일 AI는 Google Lens와 같은 획기적인 이미지 인식 기술을 지원합니다. Google 렌즈 및 기타 유사한 앱은 많은 사람들이 세상과 상호작용하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 이미지 인식의 발전으로 특정 식물 품종과 종을 인식하는 것부터 기계 학습을 기반으로 하는 OCR을 사용하여 실시간으로 외국어 텍스트를 번역하는 것까지 무엇이든 할 수 있게 되었습니다.

금융 기관은 모바일 앱에서 동일한 기술을 사용하여 고객이 은행 지점을 방문할 필요 없이 수표를 처리합니다. 약사는 이 기술을 사용하여 의료 처방전을 스캔하고 소프트웨어로 가져와 약국 데이터베이스에 약이 있는지 확인합니다. 소매업체는 OCR을 사용하여 구매 주문 분석에서 가치 있는 통찰력을 자동으로 추출합니다. 그리고 목록은 계속됩니다.

차세대 모바일 AI는 기존의 얼굴 인식 기술을 개선하여 인공 신경망과 같은 기술을 사용하여 사람의 얼굴을 감지하는 프로세스를 가속화합니다. 모바일 AI 얼굴 인식 모듈은 먼저 실시간으로 이미지를 검색하여 사람의 얼굴을 감지하고 추적합니다. 이미지의 얼굴에 레이블이 지정되면 추가 분석을 위해 얼굴이 올바르게 정렬됩니다. 그런 다음 얼굴에서 특징을 추출하고 얼굴 정보 데이터베이스와 일치시켜 신뢰할 수 있는 인증을 제공합니다.

AI 생체 인식은 모바일 애플리케이션의 보호 수준을 크게 높여 보다 민감한 데이터를 저장하는 데 적합합니다. 이는 의료, 정부, 금융 등과 같은 분야에서 모바일 애플리케이션의 사용 사례를 확장합니다.

음성 기술

정교한 TTS(텍스트 음성 변환) 기술은 모바일 인공 지능 구현의 이점을 활용하여 텍스트 입력에서 생성되는 선명하고 명확한 음성 기능을 제공합니다. 향상된 TTS(텍스트 음성 변환)는 시각 장애가 있는 사용자가 앱과 웹 사이트를 탐색하는 데 도움이 되며 정적 텍스트를 풍부한 음성 콘텐츠로 변환합니다. TTS(텍스트 음성 변환) 기술이 향상됨에 따라 사용자는 버튼을 탭하여 전체 책을 오디오북으로 번역할 수 있습니다.

AI 비서 기술은 모바일 인공 지능이 구동하는 음성 인식을 활용하여 지연 없이 사용자와 상호 작용합니다. 사용자의 구문 명령은 가상 비서에 의해 작업으로 처리되어 원활한 경험을 제공합니다. 예를 들어 Amazon의 Alexa와 Apple의 Siri는 이제 다양한 요청을 실행할 수 있어 컨텍스트를 기반으로 사용자 요청의 의도를 지능적으로 감지하고 정보가 불완전한 부분을 추론할 수 있습니다.

예정된 변경 사항

모바일 인공 지능 분야는 기하 급수적으로 성장하고 있습니다. 많은 산업이 인공 지능 기술의 발전으로 인해 급격한 변화에 직면해 있습니다. 모바일 프로세서가 AI 친화적인 기능을 통합함에 따라 자사 및 타사 애플리케이션의 AI 기능이 크게 향상될 것입니다.

이를 가능하게 하는 핵심 기술에는 기계 학습, 인식 기술, 생체 인식 및 음성 기술이 포함됩니다. 모바일 AI는 프로세스를 최적화하고, 사용자와 공급자를 위한 장애물을 제거하고, 관련 콘텐츠를 제공하고, 최종 사용자 참여를 강화하고, 개발 프로세스를 개선하는 데 도움이 됩니다. AI는 모바일 앱을 보다 확장 가능하고 모듈식이며 동적으로 만들고 개발자와 사용자 모두에게 탁월한 성능을 제공합니다.