TensorFlow Lite baru yang dihadirkan oleh perusahaan raksasa teknologi, Google, akan segera membuat Android jauh lebih cerdas dan para penggunanya dengan memanfaatkan banyak fitur yang mengandalkan artificial intelligent dan machine learning.  

Saat ini framework machine learning yang menjadi terobosan di dunia teknologi akhir-akhir ini sedang dirancang oleh Tim Google Brain. Pada update terakhir, diketahui bahwa framework machine learning ini dibuat khusus untuk dapat kompatibel pada mobile devices sehingga diharapkan menjadikan Android jauh lebih cerdas dibandingkan saat ini.

Perusahaan raksasa teknologi ini sendiri telah secara resmi mengungumkan penggunakan teknologi artificial intelligent baru ini pada Rabu, 4 Mei 2022 lalu dalam konferensi pengembang Google I/O yang rencananya akan secara resmi dibahas pada 11 Mei 2022 ini.

Google TensorFlow Lite Untuk Membuat Android Lebih Cerdas

Dalam informasi terbaru yang memuat mengenai pembahasan TensorFlow Lite di Google, dijelaskan bahwa proyek ini merupakan pengembangan dari versi asli TensorFlow open-source. 

"TensorFlow Lite akan memanfaatkan API jaringan baru sehingga dapat berfungsi sebagai akselerator khusus. Penggunaan TensorFlow Lite kami harapkan seiring berjalannya waktu dapat memimpin pengembangan teknologi processor yang berfokus pada digital processing yang dirancang khusus untuk inferensi pada mobile devices," kata Google. 

Informasi Google sendiri secara resmi juga mengumumkan bahwa kemampuan baru dari TensorFlow Lite akan meningkatkan penelitian visual generasi berikutnya seperti misalnya pada voice processing di mobile devices serta teknologi augmented reality. 

Karena itu, Google mengatakan bahwa kerangka kerja TensorLite Flow yang baru akan membuat perangkat keras seluler generasi berikutnya lebih maju.

Selama beberapa tahun terakhir, pengembang aplikasi membutuhkan sejumlah besar daya komputasi hanya untuk membangun aplikasi pembelajaran mesin tingkat lanjut. 

Sekarang, setelah TensorFlow Lite baru diterapkan secara luas, pakar aplikasi diharapkan memiliki proses pembelajaran mesin yang lebih mudah.  

Detail Lainnya TensorFlow Lite 

Pada situs web resmi TensorFlow dijelaskan bahwa framework berbasis artificial intelligent yang baru ini akan menawarkan teknologi digital processing berbeda yang dapat digunakan oleh pengembang aplikasi untuk meningkatkan keterampilan mereka. Hal ini termasuk beberapa detil sebagai berikut: 

• Machine learning dasar dengan TensorFlow (untuk basic)
• TensorFlow untuk pengembangan bahasa pemrograman Java Script (untuk basic) 
• Machine learning teoretis dan lanjutan dengan TensorFlow (untuk intermediate dan advanced) 

Selain itu, TensorFlow Lite yang baru dikembangkan oleh Google ini juga menawarkan model yang jauh berbeda dari sebelumnya sehingga dapat melakukan hal-hal seperti berikut ini: 

• Object Detection (fitur yang dapat mendeteksi beberapa objek yang terdapat dalam kotak) 
• Image Classification (fitur yang dapat mengidentifikasi hewan, tumbuhan, tempat, orang, dan lainnya Object) 
• Pengenalan Gerakan (fitur yang dapat mengidentifikasi gerakan pengguna melalui webcam) 

Informasi TensorFlow Lite untuk Pemula

Teknik Machine Learning saat ini telah dimanfaatkan oleh beberapa pengembang aplikasi yang tersedia dalam berbagai bentuk. Sebagian besar aplikasi yang memanfaatkan machine learning seperti misalnya banyak aplikasi yang memasukkan fitur movement detection atau object detection atau lebih khusus lagi, depth learning yang membutuhkan model machine learning dengan melibatkan GPU di dalamnya agar dapat melakukan inferensi.

Tantangan untuk TensorFlow Lite saat ini sebenarnya adalah bagaimana Google akan mendapatkan model machine learning yang dapat mencakup seluruh kebutuhan mulai dari hal basic hingga advanced yang memerlukan keterlibatan GPU agar dapat berjalan secara efektif di mobile devices dengan chip pemrosesan dan ruang penyimpanan yang tidak terlalu besar.

Biasanya, untuk mengakses kemampuan machine learning pada perangkat seperti mobile devices, model machine learning harus dihosting server cloud dan diakses melalui layanan Restful API.

Untuk menyelesaikan permasalahan ini, Google dikabarkan akan mengeksplorasi alat yang memungkinkan model machine learning menjadi efisien dan cukup dioptimalkan untuk berada di dalam berbagai mobile devices.

End to End. TensorFlow Lite nantinya akan memberikan solusi menyeluruh untuk masalah machine learning di berbagai tahap termasuk dalam hal-hal sebagai berikut:

• Implementasi dan pengembangan model pembelajaran mesin
• Pelatihan dan Evaluasi model pembelajaran mesin
• Penerapan dan produksi model pembelajaran mesin

Open Source. Tim Google Brain mengembangkan TensorFlow, tetapi perangkat lunak yang mengambil status sumber terbuka pada November 2015 berarti bahwa kode sumber TensorFlow tersedia secara publik untuk komunitas machine learning untuk keperluan observasi  dan modifikasi.

Platform machine learning. Tensorflow menyediakan kumpulan alat yang memungkinkan model machine learning diimplementasikan untuk berbagai tujuan dan lingkungan. Di antara kumpulan alat tersebut adalah TensorBoard (alat visualisasi dan pelacakan untuk metrik/data yang terkait dengan model machine learning dan Colab (lingkungan notebook Jupyter online yang digunakan untuk menerapkan model machine learning).

Saat model machine learning diimplementasikan dan dilatih menggunakan TensorFlow Lite, biasanya kamu akan mendapatkan file model yang memerlukan ruang penyimpanan yang cukup dan GPU untuk menjalankan inferensi. Kemewahan seperti ruang penyimpanan yang besar dan GPU tidak tersedia di sebagian besar perangkat seluler.

TensorFlow Lite adalah solusi untuk mengaktifkan model ML dalam perangkat seluler.

Di mana TensorFlow Lite dapat digunakan?

Informasi resmi dari pihak Google setidaknya saat ini TensorFlow Lite akan dapat digunakan di beberapa perangkat berikut:

• Perangkat Seluler (iOS dan Android): Perangkat seluler adalah perangkat utama untuk memanfaatkan model TensorFlow Lite. TensorFlow Lite menyediakan berbagai model terlatih yang dapat dengan mudah dikonversi ke versi .tflite dan terintegrasi dengan aplikasi seluler di lingkungan pengembangan khusus mereka.
• Perangkat Internet Of Things
• Raspberry Pi

Apa saja keunggulan Tensorflow Lite?

• Mengonversi model TensorFlow ke model TensorFlow lite dengan mudah untuk model yang dioptimalkan untuk seluler
• Mengembangkan aplikasi ML untuk perangkat iOS dan Android dengan mudah
• Alternatif yang lebih efisien untuk pengaktifan model seluler dibandingkan dengan model berbasis server
• Mengaktifkan inferensi offline pada perangkat seluler
• Tensorflow Lite memungkinkan Anda menjalankan model pembelajaran mesin dengan cepat di perangkat seluler dan tersemat dengan latensi rendah sehingga Anda dapat melakukan pembelajaran mesin biasa pada perangkat ini tanpa menggunakan API atau server eksternal. Artinya, model Anda dapat berjalan di perangkat offline.
• Anda melatih model TensorFlow, lalu mengonversinya menjadi model TensorFlow Lite dan dengan file model TensorFlow lite Anda dapat mengonversi aplikasi menjadi aplikasi Android atau Aplikasi iOS

Apa kekurangan Tensorflow Lite?

• Beberapa model masih relatif terlalu besar untuk disimpan di perangkat
• Biaya efisiensi dan pengoptimalan dalam model TensorFlow Lite merupakan trade-off pada keakuratan model. Oleh karena itu, model TensorFlow Lite memiliki akurasi yang lebih rendah daripada model lainnya.