Google त्यांच्या Gemini Nano मॉडेलच्या माध्यमातून ॲप डेव्हलपर्सना त्यांच्या डिव्हाइसवरच आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI) वापरण्याची संधी देऊन अँड्रॉइड ॲप्सच्या दुनियेत क्रांती घडवणार आहे. आगामी I/O डेव्हलपर कॉन्फरन्समध्ये ही घोषणा अपेक्षित आहे. यामुळे क्लाउडवर अवलंबून न राहता युजर्सच्या डिव्हाइसवरच काम करणाऱ्या इंटेलिजेंट ॲप्लिकेशन्सचा (intelligent applications) एक नवीन जमाना सुरू होईल, ज्यात प्रायव्हसीला (privacy) जास्त महत्त्व दिले जाईल.
या विकासाचा महत्त्वाचा भाग म्हणजे Google च्या ML किटमध्ये (ML Kit) समाविष्ट केलेले API (Application Programming Interfaces). डेव्हलपर्स या API चा वापर करून Gemini Nano ची क्षमता त्यांच्या ॲप्समध्ये सहजपणे टाकू शकतील. यामुळे स्वतःचे मशीन लर्निंग मॉडेल (machine learning models) बनवण्याची आणि ते तैनात करण्याची किचकट प्रक्रिया टळेल.
हे नवीन API डेव्हलपर्सना त्यांच्या डिव्हाइसवरील AI मॉडेलमध्ये ‘प्लग इन’ (plug in) करण्याची परवानगी देतील. ज्यामुळे टेक्स्ट सारांश (text summarization), प्रगत प्रूफरीडिंग (advanced proofreading), सुधारित पुनर्लेखन (rewriting) आणि इमेजसाठी डिस्क्रिप्शन (image descriptions) तयार करणे यांसारखी कार्ये करता येतील. विशेष म्हणजे हे सर्व प्रोसेसिंग युजरच्या डिव्हाइसवरच होईल, त्यामुळे डेटा प्रायव्हसी आणि सुरक्षितता जपली जाईल.
ऑन-डिव्हाइस AI ची क्षमता
या बदलामुळे अँड्रॉइड ॲप्लिकेशन्सची (Android applications) नवीन पिढी तयार होईल, जी अधिक इंटेलिजेंट, जलद आणि युजर प्रायव्हसीचा आदर करणारी असेल. विचार करा, ॲप्स खालील गोष्टी करू शकतील:
- मोठी डॉक्युमेंट्स (documents) किंवा आर्टिकल्स (articles) काही सेकंदात सारांशित करा: माहिती शोधण्यासाठी टेक्स्टच्या ढिगाऱ्यातून चाळण्याची गरज नाही.
- **इमेल्स (emails) आणि मेसेजेस (messages) मधील ग्रामॅटिकल चुका (grammatical errors) आणि टायपिंग एरर्स (typing errors) रिअल-टाइममध्ये (real-time) तपासा:**Error-free कम्युनिकेशन (error-free communication) तयार करा.
- वाक्ये आणि पॅराग्राफ (paragraph) अधिक स्पष्ट आणि संक्षिप्त करण्यासाठी पुन्हा लिहा: प्रभावी आणि impactful लेखन तयार करा.
- इमेजेससाठी डिस्क्रिप्शन तयार करा, ज्यामुळे दृष्टी impaired असलेल्या युजर्ससाठी ते अधिक सोपे होईल: तुमच्या ॲप्लिकेशनमध्ये (application) समावेशकता वाढवा.
हे फक्त काही उदाहरणे आहेत, जी ऑन-डिव्हाइस AI ची क्षमता दर्शवतात. डेव्हलपर्सना हे तंत्रज्ञान वापरण्यासाठी टूल्स (tools) देऊन, Google अधिक इंटेलिजेंट आणि युजर-फ्रेंडली (user-friendly) मोबाइल अनुभवाचा मार्ग मोकळा करत आहे.
Gemini Nano ची ताकद
Gemini Nano हे Google च्या powerful Gemini AI मॉडेलचे compact व्हर्जन (compact version) आहे, जे मोबाइल डिव्हाइसवर प्रभावीपणे काम करण्यासाठी डिझाइन (design) केलेले आहे. जरी यात क्लाउड-आधारित (cloud-based) मॉडेलइतकी क्षमता नसेल, तरीही ते प्रभावीपणे AI कार्ये (AI tasks) करू शकते.
परंतु, काही मर्यादा आहेत. Google च्या मते, Gemini Nano च्या ऑन-डिव्हाइस व्हर्जनमध्ये (on-device version) काही मर्यादा आहेत. उदाहरणार्थ, summaries जास्तीत जास्त तीन बुलेट पॉईंट्समध्ये (bullet points) मर्यादित आहेत आणि image descriptions सध्या फक्त इंग्लिशमध्ये (English) उपलब्ध आहेत. तसेच, विशिष्ट डिव्हाइसवर (device) चालणाऱ्या Gemini Nano च्या व्हर्जननुसार (version) निकालांची गुणवत्ता बदलू शकते.
Gemini Nano चे दोन मुख्य प्रकार आहेत:
- Gemini Nano XS: हे स्टँडर्ड व्हर्जन (standard version) आहे, जे सुमारे 100MB चे आहे.
- Gemini Nano XXS: हे अधिक streamlined व्हर्जन (streamlined version) आहे, जे XS प्रकाराच्या आकाराच्या फक्त एक चतुर्थांश आहे. तथापि, हे फक्त टेक्स्टसाठी (text-only) आहे आणि त्यात लहान content window आहे, म्हणजे ते एका वेळी कमी माहिती process करू शकते.
या मर्यादा असूनही, ऑन-डिव्हाइस AI चे फायदे तोट्यांपेक्षा खूप जास्त आहेत. क्लाउड सर्व्हर्सवर (cloud servers) अवलंबून न राहता स्थानिक पातळीवर डेटा process करण्याची क्षमता स्पीड (speed), प्रायव्हसी (privacy) आणि सुरक्षितता (security) यांमध्ये महत्त्वपूर्ण फायदे देते.
अँड्रॉइड इकोसिस्टमसाठी (Android ecosystem) वरदान
हा उपक्रम संपूर्ण अँड्रॉइड इकोसिस्टमसाठी (Android ecosystem) खूप महत्त्वाचा ठरू शकतो. Google च्या Pixel डिव्हाइसेसमध्ये (Pixel devices) Gemini Nano चा मोठ्या प्रमाणावर वापर होत आहे, परंतु हे नवीन API ऑन-डिव्हाइस AI चे फायदे बऱ्याच डिव्हाइसेसपर्यंत (devices) पोहोचवतील.
OnePlus, Samsung आणि Xiaomi सारख्या अनेक मोठ्या फोन उत्पादकांनी Google च्या AI मॉडेलला सपोर्ट (support) करण्यासाठी त्यांचे डिव्हाइस (device) डिझाइन (design) करायला सुरुवात केली आहे. अधिकाधिक फोन्स (phones) ऑन-डिव्हाइस AI क्षमता स्वीकारत आहेत, त्यामुळे डेव्हलपर्सना (developers) त्यांच्या AI-पॉवर्ड ॲप्लिकेशन्ससाठी (AI-powered applications) युजर्सचे (users) मोठे मार्केट (market) मिळेल. OnePlus 13, Samsung Galaxy S25, आणि Xiaomi 15 ही डिव्हाइसेस (devices) on-device प्रोसेसिंगला (on-device processing) सपोर्ट (support) करण्याची शक्यता आहे.
ऑन-डिव्हाइस AI चा मोठ्या प्रमाणावर स्वीकार युजर (user) अनुभवाला तर वाढवेलच, पण अँड्रॉइड ॲपच्या दुनियेत (Android app) नविनता आणेल. डेव्हलपर्स (developers) अधिक personalized, context-aware ॲप्लिकेशन्स तयार करू शकतील, जे युजर्सच्या (users) गरजेनुसार रिअल-टाइममध्ये (real-time) बदलू शकतील आणि त्यांच्या प्रायव्हसीचे (privacy) रक्षण करतील.
Google I/O मध्ये APIs चा अनावरण
या नवीन Gemini Nano APIs चा (Gemini Nano APIs) औपचारिक अनावरण Google च्या annual I/O developer conference मध्ये होण्याची शक्यता आहे. Google ने “Gemini Nano on Android: Building with on-device gen AI” नावाचे एक dedicated I/O session (dedicated I/O session) निश्चित केले आहे. यात डेव्हलपर्सना (developers) नवीन APIs आणि त्यांच्या क्षमतांबद्दल विस्तृत माहिती दिली जाईल.
Session description मध्ये “summarize, proofread, and rewrite text, तसेच image descriptions तयार करण्याची क्षमता” चा उल्लेख आहे, जे नवीन ML Kit APIs द्वारे (ML Kit APIs) दिली जाणारी कार्यक्षमता दर्शवते. यावरून असे दिसते की Google ऑन-डिव्हाइस AI साठी (on-device AI) मोठी तयारी करत आहे, ज्यामुळे डेव्हलपर्सना (developers) इंटेलिजेंट अँड्रॉइड ॲप्लिकेशन्सची (intelligent Android applications) नवीन पिढी तयार करता येईल.
ऑन-डिव्हाइस AI डेव्हलपमेंटची आव्हाने
सध्या, डेव्हलपर्सना (developers) त्यांच्या अँड्रॉइड ॲप्लिकेशन्समध्ये (Android applications) ऑन-डिव्हाइस जनरेटिव्ह AI (on-device generative AI) वैशिष्ट्ये समाविष्ट करण्यात अनेक अडचणी आहेत. Google AI Edge SDK (AI Edge SDK) ऑफर (offer) करते, जे मशीन लर्निंग मॉडेल (machine learning model) चालवण्यासाठी NPU (Neural Processing Unit) हार्डवेअरमध्ये ऍक्सेस (access) देते. तथापि, ही साधने अजूनही प्रायोगिक टप्प्यात आहेत आणि सध्या ती फक्त Pixel 9 series पर्यंत मर्यादित आहेत. तसेच, AI Edge SDK प्रामुख्याने टेक्स्ट प्रोसेसिंगवर (text processing) लक्ष केंद्रित करते.
Qualcomm आणि MediaTek देखील AI workloads (AI workloads) चालवण्यासाठी APIs ऑफर (APIs offer) करतात, परंतु वैशिष्ट्ये आणि कार्यक्षमता डिव्हाइसनुसार (device) बदलू शकतात, त्यामुळे दीर्घकालीन प्रोजेक्ट्ससाठी (projects) त्यावर अवलंबून राहणे कठीण आहे. वैकल्पिकरित्या (alternatively), डेव्हलपर्स (developers) स्वतःचे AI मॉडेल (AI models) थेट डिव्हाइसवर (device) चालवण्याचा प्रयत्न करू शकतात, परंतु यासाठी जनरेटिव्ह AI सिस्टीमचे (generative AI systems) आणि मोबाइल हार्डवेअरची (mobile hardware) सखोल माहिती असणे आवश्यक आहे.
नवीन Gemini Nano APIs मुळे (Gemini Nano APIs) लोकल AI (local AI) लागू करण्याची प्रक्रिया सोपी होईल, ज्यामुळे डेव्हलपर्सना (developers) त्यांच्या ॲप्लिकेशन्समध्ये (applications) AI-पॉवर्ड वैशिष्ट्ये (AI-powered features) जोडणे तुलनेने सोपे जाईल.
प्रायव्हसी आणि सुरक्षिततेला प्राधान्य
ऑन-डिव्हाइस AI चा (on-device AI) सर्वात महत्त्वाचा फायदा म्हणजे युजर प्रायव्हसीचे (user privacy) संरक्षण करण्याची क्षमता. डेटा उल्लंघना (data breaches) आणि प्रायव्हसी (privacy) चिंता वाढत असताना, रिमोट सर्व्हर्सवर (remote servers) डेटा न पाठवता स्थानिक पातळीवर डेटा process करण्याची क्षमता खूप महत्त्वाची आहे.
बऱ्याच युजर्सना (users) त्यांचा पर्सनल डेटा (personal data) थर्ड-पार्टी क्लाउड सर्व्हिसवर (third-party cloud service) देण्याऐवजी त्यांच्या स्वतःच्या डिव्हाइसवर (device) ठेवायला आवडेल. ऑन-डिव्हाइस AI (on-device AI) या पातळीवरील कंट्रोल (control) ठेवण्याची परवानगी देते, ज्यामुळे संवेदनशील माहिती सुरक्षित आणि प्रायव्हेट (private) राहते.
उदाहरणार्थ, Google चे Pixel Screenshots (Pixel Screenshots) वैशिष्ट्य सर्व स्क्रीनशॉट्स (screenshots) युजरच्या (user) फोनवर process करते, ते क्लाउडवर (cloud) पाठवत नाही. त्याचप्रमाणे, Motorola च्या नवीन Razr Ultra foldable (Razr Ultra foldable) नोटिफिकेशन्स (notifications) स्थानिक पातळीवर डिव्हाइसवर (device) सारांशित करते, तर base model Razr नोटिफिकेशन्स (notifications) process करण्यासाठी सर्व्हरवर पाठवते.
ही उदाहरणे प्रायव्हसी (privacy) आणि सुरक्षितता (security) वाढवण्यासाठी ऑन-डिव्हाइस AI (on-device AI) वापरण्याची वाढती प्रवृत्ती दर्शवतात. स्थानिक पातळीवर डेटा process करून, ॲप्लिकेशन्स (applications) युजरची (user) गोपनीयता (confidentiality) न धोक्यात घालता इंटेलिजेंट वैशिष्ट्ये (intelligent features) देऊ शकतात.
मोबाइल AI मध्ये सुसंगतता
Gemini Nano सोबत (Gemini Nano) अखंडपणे integrated होणाऱ्या APIs च्या (APIs) प्रकाशनामुळे मोबाइल AI च्या (mobile AI) विस्कळीत परिस्थितीत सुसंगतता आणण्याची क्षमता आहे. तथापि, या उपक्रमाचे अंतिम यश Google आणि OEMs (Original Equipment Manufacturers) यांच्यातील सहकार्यावर अवलंबून आहे, जेणेकरून Gemini Nano ला (Gemini Nano) विविध डिव्हाइसेसवर (devices) व्यापक सपोर्ट (support) मिळेल.
Google ऑन-डिव्हाइस AI (on-device AI) ला प्रोत्साहन देण्यासाठी प्रयत्न करत असले, तरी काही कंपन्या त्यांचे स्वतःचे proprietary सोल्यूशन्स (proprietary solutions) निवडू शकतात. याव्यतिरिक्त, काही डिव्हाइसेसमध्ये (devices) AI मॉडेल (AI model) स्थानिक पातळीवर चालवण्यासाठी आवश्यक प्रोसेसिंग पॉवर (processing power) नसेल. याचा अर्थ असा आहे की ऑन-डिव्हाइस AI चा (on-device AI) स्वीकार हळूहळू होईल, काही डिव्हाइसेस (devices) आणि ॲप्लिकेशन्स (applications) हे तंत्रज्ञान इतरांपेक्षा लवकर स्वीकारतील.
या आव्हानांना न जुमानता, ऑन-डिव्हाइस AI चे (on-device AI) संभाव्य फायदे निर्विवाद आहेत. डेव्हलपर्सना (developers) इंटेलिजेंट (intelligent), प्रायव्हसी-कॉन्शियस ॲप्लिकेशन्स (privacy-conscious applications) तयार करण्यासाठी टूल्स (tools) देऊन, Google मोबाइल कंप्यूटिंगच्या (mobile computing) भविष्याला आकार देण्यासाठी एक महत्त्वपूर्ण पाऊल उचलत आहे. वेगवेगळ्या उत्पादकांकडून AI मॉडेलचे (AI model) standardization केल्याने युजरला (user) कोणताही डिव्हाइस (device) वापरला तरी सारखाच अनुभव येईल.
नवीन Gemini नॅनो इंटिग्रेशनमुळे (Gemini nano integration) ॲपचे (app) वजन खूप कमी होईल आणि AI वैशिष्ट्ये (AI features) चालवण्यासाठी क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चरवरची (cloud infrastructure) अवलंबित्व कमी होईल. यामुळे युजरचा (user) डेटा (data) क्लाउडसोबत (cloud) शेअर (share) केला जाणार नाही आणि तो स्थानिक पातळीवर डिव्हाइसवर (device) process केला जाईल, ज्यामुळे युजर प्रायव्हसी (user privacy) वाढेल.
शिवाय, ऑन-डिव्हाइस AI (on-device AI) ऑफलाइन मोडमध्ये (offline mode) कोणत्याही इंटरनेट कनेक्टिव्हिटीशिवाय (internet connectivity) काम करेल. यामुळे युजर्सना(users) मर्यादित किंवा नेटवर्क कनेक्शन (network connection) नसलेल्या ठिकाणी AI वैशिष्ट्यांचा (AI features) लाभ घेता येईल. तसेच ॲप्स (apps) कमी बँडविड्थ (bandwidth) वापरतील आणि अधिक responsive असतील.
नवीन APIs मुळे (APIs) क्लाउड-आधारित APIs (cloud-based APIs) वापरून शक्य नसलेले नवीन use-cases अनलॉक (use-cases unlock) होतील, जसे की रिअल टाइम ट्रान्सलेशन (real time translation), इमेज रेकग्निशन (image recognition) आणि लँग्वेज प्रोसेसिंग (language processing). हे productivity, entertainment, accessibility आणि education वर लक्ष केंद्रित करणारी ॲप्सची (apps) एक नवीन पिढी आणेल.
अँड्रॉइडमध्ये (Android) ऑन-डिव्हाइस AI चे (on-device AI) integration केवळ एक तांत्रिक प्रगती नाही; तर ही एक स्ट्रॅटेजिक खेळी (strategic move) आहे, जी मोबाइल इंडस्ट्रीच्या (mobile industry) स्पर्धात्मक परिदृश्याला (competitive landscape) नव्याने आकार देऊ शकते. ज्या कंपन्या हे तंत्रज्ञान स्वीकारतील आणि ऑन-डिव्हाइस AI मध्ये (on-device AI) गुंतवणूक करतील, त्या येत्या वर्षांमध्ये नेतृत्व करण्यासाठी सज्ज असतील.
मोबाइल कंप्यूटिंगचे (mobile computing) भविष्य इंटेलिजेंट (intelligent), प्रायव्हेट (private) आणि सुरक्षित आहे आणि ऑन-डिव्हाइस AI (on-device AI) या दृष्टीचा एक महत्त्वाचा भाग आहे. डेव्हलपर्सना (developers) Gemini Nano ची (Gemini Nano) ताकद देऊन, Google नविनता आणि युजर-सेंट्रिक डिझाइनच्या (user-centric design) एका नवीन युगाचा मार्ग मोकळा करत आहे.
डेव्हलपर्ससाठी (developers) आव्हान हे आहे की डिव्हाइस क्षमतेचा ऱ्हास न करता किंवा अवांछित (undesirable) निकाल न देता AI मॉडेलची (AI model) क्षमता वापरायची आहे. यासाठी AI implementation चे (AI implementation) काळजीपूर्वक optimization (optimization) करणे आवश्यक आहे, जसे की मॉडेल कॉम्प्रेशन (model compression), क्वांटायझेशन (quantization) आणि प्रोसेसिंग क्षमतेचा कार्यक्षम वापर.
डेव्हलपर्सना (developers) त्यांचे ॲप्स (apps) अशा प्रकारे डिझाइन (design) करावे लागतील की AI मॉडेल (AI models) युजर इंटरफेसमध्ये (user interface) सहजपणे integrate (integrate) होतील आणि एक सोपा अनुभव तयार करतील. त्यांनी AI क्षमता आणि ॲपची (app) उपयुक्तता (usability) यांच्यात संतुलन राखले पाहिजे. यश AI च्या (AI) क्रिएटिव्ह इंटिग्रेशनवर (creative integration) अवलंबून असेल आणि युजर्स (users) ज्या समस्यांना तोंड देत आहेत, त्या सोडवण्यावर आधारित असेल.
ऑन-डिव्हाइस AI APIs चे (on-device AI APIs) भविष्यातील परिणाम
Gemini Nano (Gemini Nano) सोबत संवाद (interact) साधण्यास सक्षम करणाऱ्या ऑन-डिव्हाइस AI APIs (on-device AI APIs) च्या प्रकाशनामुळे मोबाइल टेक्नॉलॉजी (mobile technology) आणि ॲप डेव्हलपमेंटवर (app development) दूरगामी परिणाम होतील आणि येथे काही संभाव्य दृष्टिकोन आहेत:
वर्धित युजर अनुभव (Enhanced User Experience): ॲप्स (apps) अधिक personalized आणि context-aware बनू शकतात. predictive टेक्स्ट इनपुट (predictive text input), रिअल-टाइम लँग्वेज ट्रान्सलेशन (real-time language translation), आणि स्मार्ट content रेकमेंडेशन्स (smart content recommendations) productivity आणि सोयी वाढवू शकतात.
प्रगत सुरक्षा आणि प्रायव्हसी (Advanced Security and Privacy): AI प्रोसेसिंग (AI processing) थेट डिव्हाइसवर (device) होत असल्याने, क्लाउड-आधारित (cloud-based) डेटा उल्लंघनाचा (data breaches) धोका लक्षणीयरीत्या कमी होतो. संवेदनशील डेटा (sensitive data) ऑफलाइन वातावरणात (offline environment) process केला जाऊ शकतो, ज्यामुळे खाजगी माहिती secure राहते आणि थर्ड पार्टीजसाठी (third parties) अनुपलब्ध राहते.
वर्धित ॲक्सेसिबिलिटी (Augmented Accessibility): दिव्यांग (disability) लोकांसाठी अधिक ॲक्सेसिबल ॲप्लिकेशन्स (accessible applications) तयार करण्यात AI महत्त्वाची भूमिका बजावते. ऑन-डिव्हाइस AI (on-device AI) स्क्रीन रीडिंग (screen reading) सुधारू शकते, दृष्टी impaired असलेल्या लोकांसाठी तपशीलवार इमेज डिस्क्रिप्शन (image description) तयार करू शकते आणि तंत्रज्ञान अधिक समावेशक (inclusive) बनवण्यासाठी इतर सहाय्यक साधने (assistive tools) प्रदान करू शकते.
Innovative बिझनेस मॉडेल (Innovative Business Models): ऑन-डिव्हाइस AI (on-device AI) डेटा प्रोसेसिंग (data processing) किंवा क्लाउड रिसोर्सेससाठी (cloud resources) चार्ज (charge) न घेता प्रीमियम फंक्शनॅलिटीज (premium functionalities) देऊन फ्री ॲप्सचा (free apps) वापर वाढवू शकते. हा दृष्टिकोन व्हॅल्यू-ॲडेड सर्व्हिसेसवर (value-added services) लक्ष केंद्रित करून नवीन बिझनेस मॉडेल (business model) तयार करू शकतो, ज्यामुळे युजर एंगेजमेंट (user engagement) सुधारू शकते.
एज कंप्यूटिंग क्षमता (Edge Computing Capabilities): या APIs च्या (APIs) लॉन्चमुळे एज कंप्यूटिंगलाही (edge computing) प्रोत्साहन मिळेल. जिथे डेटा (data) निर्मितीच्या स्त्रोताजवळ process केला जातो. हे क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चरवरील (cloud infrastructure) अवलंबित्व कमी करते आणि रिअल टाइम ॲप्लिकेशन्स (real time applications) जसे AR/VR, gaming आणि autonomous व्हेइकल्स (autonomous vehicles) साठी मदत करते, जिथे कमी latency (latency) खूप महत्वाचे आहे.
AI स्किल्स (AI Skills) शिकवणे आणि विकसित करणे: डेव्हलपर्स (developers) ही टूल्स (tools) वापरण्यास सुरुवात करतील, तेव्हा त्यांना डिव्हाइसवर (device) AI मॉडेल (AI model) डिझाइन (design) करणे, ट्रेन (train) करणे आणि ॲप्लाय (apply) करण्याच्या नवीन क्षमता (skills) मिळवाव्या लागतील. यामुळे एज AI टेक्नॉलॉजीजमध्ये (edge AI technologies) नविनता आणण्यास सक्षम असलेल्या विशेष कर्मचाऱ्यांची वाढ होऊ शकते.
मोबाइल डिव्हाइस इव्होल्यूशन (Mobile Device Evolution): ऑन-डिव्हाइस AI (on-device AI) साठी प्रयत्न केल्याने AI कार्ये कार्यक्षमतेने हाताळली जातील, याची खात्री करण्यासाठी NPU सारखे (NPU) स्पेशलाइज्ड मोबाइल हार्डवेअरच्या (specialized mobile hardware) विकासावर परिणाम होऊ शकतो. यामुळे मोबाइल ॲप्समधील AI ची (AI) performance वाढेल, latency कमी होईल आणि एनर्जी सेव्हिंगला (energy saving) प्रोत्साहन मिळेल.
इंटरोऑपरेबिलिटी आणि स्टँडर्ड्स (Interoperability and Standards): Google च्या उपक्रमांमुळे ऑन-डिव्हाइस AI (on-device AI) कसे लागू (implement) आणि maintain (maintain) केले जावे, याबाबत इंडस्ट्री स्टँडर्ड्सचा (industry standards) उदय होण्याची शक्यता आहे. स्टँडर्ड ॲप्रोचेस (standard approaches) डेव्हलपरचे (developer) कार्यप्रदर्शन (task performance) सुलभ करतील, डिव्हाइसेसमध्ये (devices) सुसंगतता सुनिश्चित करतील आणि इकोसिस्टम्स (ecosystems) जसे collaborative AI (collaborative AI) ज्यामध्ये interactions समाविष्ट आहेत, त्यांच्यातील नविनता (innovation) वाढवतील.
एथिकल कन्सिडरेशन्स (Ethical Considerations): ऑन-डिव्हाइस AI चा (on-device AI) वापर वाढल्याने अल्गोरिदममधील (algorithms) संभाव्य bias, डेटा प्रायव्हसी (data privacy) मर्यादा आणि या तांत्रिक प्रगतीतून (technological advances) उद्भवणाऱ्या इतर परिणामांसारख्या विषयांवर लक्ष देणे महत्त्वाचे आहे. न्याय्य AI implementation ला (AI implementation) प्रोत्साहन देण्यासाठी काळजीपूर्वक देखरेख आवश्यक आहे.
या दीर्घकालीन परिणामांच्या विचारातून, Google च्या Gemini Nano (Gemini Nano) वापरणाऱ्या प्लॅटफॉर्मद्वारे (platform) चालवलेले ऑन-डिव्हाइस AI (on-device AI) मोबाइल टेक्नॉलॉजी (mobile technology) वापरण्याच्या पद्धतींमध्ये बदल घडवून आणण्याची अपेक्षा आहे. यामुळे स्मार्ट (smarter), सुरक्षित (safer) आणि अधिक ॲक्सेसिबल ॲप्लिकेशन्स (accessible applications) तयार होतील, ज्या जगातील अंतिम ग्राहकांच्या (end customers) अधिकाधिक गरजा पूर्ण करतात.