Open ML Kit für Android
Wir sind eine ML/KI-Bibliothek mit offenen Modellen für Android-Systeme.
Welche gesellschaftliche Herausforderung adressiert euer Prototyp?
Smartphones ohne Funktionen basierend auf Maschinellem Lernen (ML) oder Künstlicher Intelligenz (KI) sind heute unvorstellbar. ‘Google Lens’ beispielsweise erkennt und übersetzt automatisch Schrift in Bildern und hilft Nutzer*innen damit, Straßenschilder in fremden Sprachen zu entziffern. Dieses Beispiel verdeutlicht, dass Funktionen, die ML/KI Technologien anwenden, öfters proprietärer Teil des Betriebssystems bzw. der vorinstallierten Apps des Smartphones sind. Deshalb wissen Nutzer*innen nicht, welche ML-Modelle verwendet werden und welche Schwachstellen/biases diese haben. Außerdem ist nicht garantiert, dass wirklich keine Bilder, Sound oder Videos der Nutzer*in in die Cloud-Infrastruktur des proprietären Anbieters geschickt werden.
Offene Alternativen sind gefragt – aber leider gar nicht so einfach zu entwickeln. Insbesondere die Verwendung von ML/KI-Modellen direkt auf dem Endgerät (ohne Cloud) ist technisch immer noch sehr anspruchsvoll und erfordert tieferes Hintergrundwissen. Deswegen setzt sich dieses Projekt für eine offene ML/KI-Bibliothek mit offenen Modellen für Android-Systeme ein. Damit können einerseits Entwickler*innen ohne KI/ML-Hintergrund auf beständiges Wissen zugreifen. Die Open Source Community kann anschließend einzelne Codeteile und die bestehenden Modelle auf deren Schwachstellen überprüfen und sicherstellen, dass persönliche Daten auch wirklich auf den jeweiligen Endgeräten bleiben und nicht in Cloud-Datenbanken aufgenommen werden.
Wie geht ihr das Problem an?
Die Android-Bibliothek dieses Projektes, ‘Open ML Kit’, ermöglicht es Android-Entwickler*innen KI-Funktionalität wie beispielsweise Texterkennung mit wenigen Zeilen Code in ihre Apps einzubinden.
Mit Tensorflow Lite und PyTorch gibt es bereits Bibliotheken, um ML-Modelle aufs Telefon zu bringen. Deren Zielgruppe sind jedoch ML-Entwickler*innen, weswegen die Bibliotheken einiges an Fachwissen voraussetzen.
Die Aufgabe dieses Projektes ist deshalb, die Komplexität der existierenden Bibliotheken hinter sehr einfachen Schnittstellen zu verstecken. Dabei liegt der Fokus auf wichtigen Use cases, für die es oft schon vorgefertigte Modelle gibt, wie beispielsweise Objekt- und Texterkennung.
An wen richtet sich euer Tool?
Zielgruppe sind Android-Entwickler*innen, die ML-basierte Funktionalitäten in ihre Anwendungen einbauen wollen, selber aber keine Erfahrung in ML-Technologien haben.