I migliori strumenti per lo sviluppo di app mobili con intelligenza artificiale

Le app mobili alimentate dall’intelligenza artificiale possono analizzare il comportamento degli utenti, fare previsioni, automatizzare le attività e fornire esperienze personalizzate, rendendole sempre più popolari in vari settori. Per aiutare gli sviluppatori a sfruttare la potenza dell’intelligenza artificiale nello sviluppo di app mobili, sono disponibili numerosi strumenti che semplificano l’integrazione delle funzionalità di intelligenza artificiale. Ecco i 10 migliori strumenti per lo sviluppo di applicazioni mobili basate sull’intelligenza artificiale.

TensorFlow Lite

TensorFlow Lite è una versione ridotta del framework TensorFlow di Google. Questa versione di TensorFlow è destinata all’uso su dispositivi mobili ed embedded. Uno strumento del genere aiuta gli sviluppatori di dispositivi mobili a eseguire modelli di apprendimento automatico con dimensioni binarie ridotte e ritardi ridotti, poiché lo utilizzano solo con i loro dispositivi. Uno dei principali framework di intelligenza artificiale su cui si concentrano è TensorFlow Lite, che consente di sviluppare varie applicazioni come il riconoscimento di immagini, il rilevamento di oggetti e l’elaborazione del linguaggio naturale. Questo metodo è particolarmente utile per distribuire modelli di intelligenza artificiale su dispositivi Android e iOS, consentendo agli sviluppatori di creare applicazioni di intelligenza artificiale in grado di eseguire operazioni come il riconoscimento di immagini in tempo e la traduzione linguistica senza dover ricorrere a servizi cloud.

Core ML

Core ML è un framework di apprendimento automatico di Apple che consente agli sviluppatori di inserire modelli di apprendimento automatico nelle applicazioni iOS. È possibile sfruttare diversi tipi di modelli, tra cui deep learning, ensemble di alberi e macchine vettoriali di supporto. Core ML è il migliore per le prestazioni sul dispositivo, il che significa che sarà più veloce ed efficiente nell’esecuzione di attività di intelligenza artificiale senza disturbare l’esperienza dell’utente. Con Core ML, gli sviluppatori sono in grado non solo di offrire agli utenti la possibilità di utilizzare l’intelligenza artificiale sui loro dispositivi mobili iOS, come l’analisi delle immagini, l’elaborazione del linguaggio e i sistemi di raccomandazione, ma anche di garantire la loro privacy inviando i dati solo al dispositivo.

Microsoft Azure Cognitive Services

Microsoft Azure Cognitive Services fornisce supporto sotto forma di un pacchetto di API e strumenti che gli sviluppatori possono utilizzare per lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale senza conoscenze approfondite di machine learning. Questi servizi sono il riconoscimento della vista, l’identificazione dei suoni, l’elaborazione del linguaggio naturale e le capacità decisionali. Gli sviluppatori di applicazioni possono trarre vantaggio dai modelli di intelligenza artificiale, in quanto la loro costruzione non richiede tempo e denaro. Possono invece optare per il rilevamento dei volti o l’analisi del sentiment e delle interfacce vocali, a seconda del particolare modello di intelligenza artificiale. Inoltre, Azure Cognitive Services può anche integrarsi strettamente con altri servizi cloud di Azure, diventando così uno strumento molto potente per lo sviluppo di applicazioni mobili scalabili di intelligenza artificiale.

IBM Watson

IBM Watson fornisce strumenti di intelligenza artificiale e API che gli sviluppatori possono utilizzare per creare applicazioni mobili basate sull’intelligenza artificiale. La comprensione del linguaggio naturale, il speech-to-text, il riconoscimento visivo e la creazione di chatbot sono alcune delle funzionalità di Watson. Utilizzando questi strumenti, gli sviluppatori possono sviluppare applicazioni che comprendono e interagiscono con gli utenti in modo naturale, tramite comandi vocali, immissione di testo o riconoscimento di immagini. La piattaforma IBM Watson comprende anche analisi e analisi approfondite, che consentono agli sviluppatori di migliorare continuamente le loro app in base alle interazioni e ai feedback degli utenti.

Dialogflow

Dialogflow è uno strumento di Google il cui scopo è lo sviluppo di chatbot e app vocali in grado di comunicare con l’utente attraverso interfacce conversazionali. Pertanto, l’app Dialogflow applica l’elaborazione del linguaggio naturale per far volare le domande dell’utente che sta parlando e reagire ad esse in modo significativo. Inoltre, gli sviluppatori possono utilizzare questo strumento flessibile su diverse piattaforme, come Google Assistant, Amazon Alexa e Facebook Messenger, il che lo rende un buon strumento per gli sviluppatori che vogliono aggiungere interfacce conversazionali guidate dall’intelligenza artificiale alle loro app mobili.

Keras

Keras è una libreria di reti neurali gratuita creata con l’aiuto di Python e costruita sulla base di TensorFlow. È realizzata in modo facilmente comprensibile e modulare, quindi l’approccio è particolarmente interessante per gli sviluppatori che hanno appena iniziato a familiarizzare con l’intelligenza artificiale e l’apprendimento profondo. Utilizzando Keras, non è difficile sviluppare e addestrare reti neurali e gli sviluppatori possono sfruttare il tempo per prototipare rapidamente modelli di intelligenza artificiale per applicazioni mobili. Con Keras, gli sviluppatori possono realizzare funzionalità di intelligenza artificiale come la classificazione delle immagini, il rilevamento degli oggetti e i motori di raccomandazione che possono essere inseriti nelle app mobili.

Kit ML

ML Kit è uno strumento avanzato di Google creato appositamente per i dispositivi mobili. Comprende API predefinite che possono essere facilmente implementate in applicazioni Android e iOS. ML Kit consente funzioni come l’etichettatura delle immagini, il riconoscimento del testo, il rilevamento dei volti e la scansione dei codici a barre. Inoltre, fornisce strumenti che possono aiutare gli sviluppatori a implementare modelli personalizzati all’interno delle loro applicazioni. Con ML Kit, quindi, gli sviluppatori possono realizzare applicazioni mobili intelligenti che eseguono una serie di compiti complicati, garantendo al contempo prestazioni di alta qualità e coinvolgimento degli utenti.

Theano

Theano è un pacchetto Python che rappresenta una potente utility per descrivere, ottimizzare e valutare le espressioni matematiche che includono array di più dimensioni. Theano è originariamente uno strumento per il deep learning, ma è anche una buona opzione per gli sviluppatori di applicazioni mobili che preferiscono altri progetti legati all’intelligenza artificiale.

Inoltre, è molto efficiente e consente agli sviluppatori di creare reti neurali e di integrarle in applicazioni mobili. Nel frattempo, Theano ha perso popolarità a favore di altri framework concorrenti come TensorFlow e PyTorch, ma è ancora uno strumento valido per gli sviluppatori che lavorano con modelli di intelligenza artificiale su dispositivi mobili.

Amazon Lex

Amazon Lex, una tecnologia per la creazione di interfacce conversazionali basate sul parlato e sul testo, è integrata nelle app mobili. Utilizza le tecniche di deep learning all’avanguardia che stanno alla base del sistema Amazon Alexa, fornendo così agli sviluppatori gli strumenti per costruire chatbot e app vocali avanzate. Lex permette all’utente di interagire con le app mobili attraverso una conversazione che supporta la comprensione del linguaggio naturale. Può anche essere integrato con altri servizi AWS, il che lo rende una potente piattaforma di sviluppo dell’intelligenza artificiale per le app mobili, in grado di utilizzare il cloud per scalare e ottenere prestazioni.

OpenCV

OpenCV (Open-Source Computer Vision Library) è una libreria software creata dalla comunità open-source e utilizzata per la visione artificiale e l’apprendimento automatico. Dispone di oltre 2.500 algoritmi ottimizzati che possono essere utilizzati per attività di computer vision in tempo reale, come l’elaborazione di immagini, il rilevamento di oggetti e il riconoscimento facciale. La compatibilità di OpenCV con le piattaforme mobili consente agli sviluppatori di incorporare funzionalità avanzate di visione artificiale nelle applicazioni mobili che creano. Che si tratti di realtà aumentata, analisi delle immagini o autenticazione biometrica, OpenCV è uno strumento multiuso per lo sviluppo di applicazioni mobili di intelligenza artificiale.

In conclusione

L’incorporazione dell’intelligenza artificiale nello sviluppo di applicazioni mobili non è più una cosa del futuro, ma piuttosto una cosa di adesso. Questi strumenti sono stati progettati per consentire agli sviluppatori di progettare e implementare diverse applicazioni mobili alimentate dall’intelligenza artificiale, in grado di fornire incontri personalizzati, automatizzare le attività e anche di accumulare e interpretare i dati in tempo reale. Poiché i progressi dell’intelligenza artificiale stanno indirizzando molte nuove trasformazioni applicative in vari campi, la portata delle funzionalità di questi apparecchi è destinata ad aumentare. Che siate sviluppatori esperti o alle prime armi, l’impiego di questi strumenti di intelligenza artificiale sarà un elemento vitale, che vi permetterà di rimanere in testa al mercato delle applicazioni mobili attraverso sviluppi di applicazioni mobili in rapida evoluzione.