گوگل جیمنی نینو کے ذریعے ایپ ڈویلپرز کو بااختیار بنائے گا

گوگل اپنے Gemini Nano ماڈل کے ذریعے ایپ ڈویلپرز کو ڈیوائس پر ہی مصنوعی ذہانت (artificial intelligence) کی طاقت تک رسائی دے کر اینڈرائیڈ ایپ کے منظر نامے میں انقلاب برپا کرنے کے لیے تیار ہے۔ یہ اقدام، جس کی متوقع طور پر آنے والی I/O ڈیولپر کانفرنس میں نقاب کشائی کی جائے گی، ذہین، پرائیویسی سے متعلق آگاہ ایپلیکیشنز کے ایک نئے دور کا آغاز کرے گا جو صارفین کے آلات پر براہ راست کام انجام دے سکتی ہیں، جس سے کلاؤڈ کنیکٹیویٹی کی مسلسل ضرورت ختم ہو جائے گی۔

اس انقلابی پیشرفت کی کلید گوگل کے ML کٹ میں شامل APIs (ایپلیکیشن پروگرامنگ انٹرفیسز) کا ایک نیا سیٹ ہے، جو ڈویلپرز کے لیے ڈیزائن کیے گئے مشین لرننگ ٹولز کا ایک جامع مجموعہ ہے۔ ان APIs کا فائدہ اٹھاتے ہوئے، ڈویلپرز بغیر مشین لرننگ ماڈلز کی تعمیر اور تعیناتی کی پیچیدگیوں کے بغیر، ہموار طریقے سے Gemini Nano کی صلاحیتوں کو اپنی ایپس میں ضم کر سکتے ہیں۔

یہ نئے APIs بنیادی طور پر ڈویلپرز کو آن ڈیوائس AI ماڈل میں "پلگ ان" کرنے کی اجازت دیں گے، جس سے ٹیکسٹ سمریزیشن، ایڈوانسڈ پروف ریڈنگ، نفیس ری رائٹنگ، اور یہاں تک کہ تصاویر کے لیے تفصیلات تیار کرنے جیسے فنکشنز کو کھولا جا سکے گا۔ بہترین حصہ؟ یہ تمام پروسیسنگ براہ راست صارف کے آلے پر ہوتی ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ ڈیٹا پرائیویسی اور سیکیورٹی برقرار رہے۔

آن ڈیوائس AI کی صلاحیت کو اجاگر کرنا

اس اقدام کے اثرات دور رس ہیں، جو اینڈرائیڈ ایپلیکیشنز کی ایک نئی نسل کا وعدہ کرتے ہیں جو زیادہ ذہین،Responsive اور صارف کی پرائیویسی کا احترام کرنے والی ہیں۔ تصور کریں کہ ایپس یہ کر سکتی ہیں:

• لمبی دستاویزات یا مضامین کو سیکنڈوں میں سمرائز کریں: اہم معلومات تلاش کرنے کے لیے مزید متن کے پہاڑوں سے چھانٹنے کی ضرورت نہیں۔
• ای میلز اور پیغامات کو گرائمر کی غلطیوں اور ٹائپوز کے لیے حقیقی وقت میں پروف ریڈ کریں: بغیر غلطی کے مواصلات کو آسانی سے کمپوز کریں۔
• جملوں اور پیراگراف کو وضاحت اور اختصار کو بہتر بنانے کے لیے دوبارہ لکھیں: زیادہ مؤثر اور متاثر کن تحریر تیار کریں۔
• تصاویر کے لیے تفصیلات تیار کریں، جس سے وہ بصارت سے محروم صارفین کے لیے زیادہ قابل رسائی ہو جائیں: اپنی ایپلیکیشن کی شمولیت کو بہتر بنائیں۔

یہ آن ڈیوائس AI کی تبدیلی potential کی چند مثالیں ہیں۔ ڈویلپرز کو اس ٹیکنالوجی سے فائدہ اٹھانے کے لیے ٹولز کے ساتھ بااختیار بنا کر، گوگل ایک زیادہ ذہین اور صارف دوست موبائل تجربے کی راہ ہموار کر رہا ہے۔

Gemini Nano کی طاقت

Gemini Nano، جیسا کہ نام سے پتہ چلتا ہے، گوگل کے طاقتور Gemini AI ماڈل کا ایک کمپیکٹ ورژن ہے، جو خاص طور پر موبائل آلات پر مؤثر طریقے سے چلانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ اگرچہ اس میں کلاؤڈ بیسڈ ہم منصب جتنی حساب کتاب کی طاقت نہیں ہو سکتی ہے، لیکن یہ پھر بھی کافی طاقت رکھتا ہے، جو متاثر کن درستگی کے ساتھ وسیع پیمانے پر AI ٹاسک انجام دینے کی صلاحیت رکھتا ہے۔

تاہم، غور کرنے کے لیے کچھ حدود ہیں۔ جیسا کہ خود گوگل نے نوٹ کیا ہے، Gemini Nano کے آن ڈیوائس ورژن پر کچھ پابندیاں ہیں۔ مثال کے طور پر، سمریز عام طور پر زیادہ سے زیادہ تین بلٹ پوائنٹس تک محدود ہوتی ہیں، اور تصویری تفصیلات فی الحال صرف انگریزی میں دستیاب ہیں۔ نتائج کا معیار کسی خاص آلے پر چلنے والے Gemini Nano کے مخصوص ورژن پر بھی منحصر ہو سکتا ہے۔

Gemini Nano کے دو اہم ورژن ہیں:

• Gemini Nano XS: یہ معیاری ورژن ہے، جس کا وزن تقریباً 100MB ہے۔
• Gemini Nano XXS: یہ ایک زیادہ ہموار ورژن ہے، جو XS ویرینٹ کے سائز کا صرف ایک چوتھائی ہے۔ تاہم، یہ صرف ٹیکسٹ پر مبنی ہے اور اس میں ایک چھوٹی تناظر ونڈو ہے، جس کا مطلب ہے کہ یہ ایک وقت میں کم معلومات پر کارروائی کر سکتا ہے۔

ان حدود کے باوجود، آن ڈیوائس AI کے فوائد نقصانات سے کہیں زیادہ ہیں۔ کلاؤڈ سرورز پر انحصار کیے بغیر، مقامی طور پر ڈیٹا پر کارروائی کرنے کی صلاحیت، رفتار، پرائیویسی اور سیکیورٹی کے لحاظ سے اہم فوائد پیش کرتی ہے۔

اینڈرائیڈ ایکو سسٹم کے لیے ایک نعمت

یہ اقدام پورے اینڈرائیڈ ایکو سسٹم کے لیے ایک بڑی جیت ثابت ہونے والا ہے۔ اگرچہ گوگل کے Pixel آلات پہلے ہی Gemini Nano سے بڑے پیمانے پر فائدہ اٹھا رہے ہیں، لیکن یہ نئے APIs آن ڈیوائس AI کے فوائد کو آلات کی ایک وسیع رینج تک بڑھا دیں گے۔

OnePlus، Samsung اور Xiaomi جیسے صنعت کے کئی دیگر فون مینوفیکچررز پہلے ہی گوگل کے AI ماڈل کو سپورٹ کرنے کے لیے اپنے آلات ڈیزائن کر رہے ہیں۔ جیسے جیسے زیادہ سے زیادہ فونز آن ڈیوائس AI کی صلاحیتوں کو اپنائیں گے، ڈویلپرز کے پاس اپنی AI سے چلنے والی ایپلیکیشنز کے ساتھ ہدف بنانے کے لیے صارفین کی ایک بڑھتی ہوئی مارکیٹ ہوگی۔ OnePlus 13، Samsung Galaxy S25 اور Xiaomi 15 ان آلات کی مثالیں ہیں جن سے آن ڈیوائس پروسیسنگ کی توقع کی جاتی ہے۔

آن ڈیوائس AI کا یہ وسیع پیمانے پر اپنانا نہ صرف صارف کے تجربے کو بہتر بنائے گا بلکہ اینڈرائیڈ ایپ کے منظر نامے میں جدت کو بھی فروغ دے گا۔ ڈویلپرز زیادہ ذاتی نوعیت کی، تناظر سے آگاہ ایپلیکیشنز بنانے کے قابل ہو جائیں گے جو صارفین کی ضروریات کے مطابق حقیقی وقت میں ڈھل سکتی ہیں، وہ بھی ان کی پرائیویسی کی حفاظت کرتے ہوئے۔

گوگل I/O میں APIs کی نقاب کشائی

ان نئے Gemini Nano APIs کی باضابطہ نقاب کشائی گوگل کی سالانہ I/O ڈیولپر کانفرنس میں ہونے کی توقع ہے۔ گوگل نے پہلے ہی ایک سرشار I/O سیشن کی تصدیق کر دی ہے جس کا عنوان ہے "Android پر Gemini Nano: آن ڈیوائس gen AI کے ساتھ بنانا،" جو ڈویلپرز کو نئے APIs اور ان کی صلاحیتوں کا ایک جامع جائزہ فراہم کرنے کا وعدہ کرتا ہے۔

سیشن کی تفصیل خاص طور پر "متن کو سمرائز کرنے، پروف ریڈ کرنے اور دوبارہ لکھنے، نیز تصویری تفصیلات تیار کرنے" کی صلاحیت کا ذکر کرتی ہے، جو نئے ML کٹ APIs کی طرف سے پیش کردہ فعالیت کے ساتھ بالکل مطابقت رکھتی ہے۔ اس سے پتہ چلتا ہے کہ گوگل آن ڈیوائس AI کے لیے ایک بڑا قدم اٹھانے کی تیاری کر رہا ہے، جو ڈویلپرز کو ذہین اینڈرائیڈ ایپلیکیشنز کی ایک نئی نسل بنانے کے لیے بااختیار بنا رہا ہے۔

آن ڈیوائس AI ڈیولپمنٹ کے چیلنجوں سے نمٹنا

فی الحال، ڈیولپرز جو اپنی اینڈرائیڈ ایپلی کیشنز میں آن ڈیوائس جنریٹیو AI خصوصیات کو شامل کرنے میں دلچسپی رکھتے ہیں، انہیں متعدد اہم رکاوٹوں کا سامنا ہے۔ گوگل AI Edge SDK پیش کرتا ہے، جو مشین لرننگ ماڈلز چلانے کے لیے NPU (نیورل پروسیسنگ یونٹ) ہارڈویئر تک رسائی فراہم کرتا ہے۔ تاہم، یہ ٹولز ابھی تک تجرباتی مرحلے میں ہیں اور فی الحال Pixel 9 سیریز تک محدود ہیں۔ مزید برآں، AI Edge SDK بنیادی طور پر ٹیکسٹ پروسیسنگ پر مرکوز ہے۔

جبکہ Qualcomm اور MediaTek بھی AI ورکوڈز چلانے کے لیے APIs پیش کرتے ہیں، خصوصیات اور فعالیت ڈیوائس سے ڈیوائس میں نمایاں طور پر مختلف ہو سکتی ہے، جس کی وجہ سے طویل مدتی پروجیکٹس کے لیے ان پر انحصار کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔ متبادل طور پر، ڈویلپرز اپنی AI ماڈلز کو براہ راست آلات پر چلانے کی کوشش کر سکتے ہیں، لیکن اس کے لیے جنریٹیو AI سسٹمز اور موبائل ہارڈویئر کی پیچیدگیوں کی گہری سمجھ کی ضرورت ہے۔

نئے Gemini Nano APIs مقامی AI کو نافذ کرنے کے عمل کو آسان بنانے کا وعدہ کرتے ہیں، جس سے ڈویلپرز کے لیے اپنی ایپلیکیشنز میں AI سے چلنے والی خصوصیات کو شامل کرنا نسبتاً تیز اور آسان ہو جاتا ہے۔

پرائیویسی اور سیکیورٹی کو ترجیح دینا

آن ڈیوائس AI کے لیے سب سے زیادہ دلائل میں سے ایک یہ ہے کہ صارف کی پرائیویسی کا تحفظ کیا جائے۔ ایک ایسے دور میں جہاں ڈیٹا کی خلاف ورزیوں اور پرائیویسی کے خدشات عام ہیں، دور دراز کے سرورز کو بھیجے بغیر، مقامی طور پر ڈیٹا پر کارروائی کرنے کی صلاحیت ایک بڑا سیلنگ پوائنٹ ہے۔

زیادہ تر صارفین ممکنہ طور پر اپنی ذاتی معلومات کو تھرڈ پارٹی کلاؤڈ سروس پر سپرد کرنے کے بجائے اپنے آلات پر رکھنا پسند کریں گے۔ آن ڈیوائس AI اس سطح کے کنٹرول کی اجازت دیتا ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ حساس معلومات محفوظ اور نجی رہیں۔

مثال کے طور پر، گوگل کی Pixel Screenshots خصوصیت تمام اسکرین شاٹس پر براہ راست صارف کے فون پر کارروائی کرتی ہے، انہیں کلاؤڈ پر بھیجے بغیر۔ اسی طرح، Motorola کا نیا Razr Ultra فولڈایبل ڈیوائس پر مقامی طور پر نوٹیفیکیشنز کو سمرائز کرتا ہے، جبکہ کم قابل بیس ماڈل Razr پروسیسنگ کے لیے نوٹیفیکیشنز کو سرور پر بھیجتا ہے۔

یہ مثالیں پرائیویسی اور سیکیورٹی کو بڑھانے کے ایک ذریعہ کے طور پر آن ڈیوائس AI کی طرف بڑھتے ہوئے رجحان کی نشاندہی کرتی ہیں۔ مقامی طور پر ڈیٹا پر کارروائی کرکے، ایپلیکیشنز صارف کی رازداری سے سمجھوتہ کیے بغیر ذہین خصوصیات فراہم کر سکتی ہیں۔

موبائل AI میں مستقل مزاجی قائم کرنا

APIs کا اجراء جو Gemini Nano کے ساتھ بغیر کسی رکاوٹ کے ضم ہوتے ہیںモバイル AI کے ٹکڑے ٹکڑے منظرنامے میں بہت ضروری مستقل مزاجی لانے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔ تاہم، اس اقدام کی حتمی کامیابی گوگل اور OEMs (اصل سازوسامان مینوفیکچررز) کے درمیان تعاون پر منحصر ہے تاکہ آلات کی ایک متنوع رینج میں Gemini Nano کے لیے وسیع پیمانے پر سپورٹ کو یقینی بنایا جا سکے۔

جبکہ گوگل آن ڈیوائس AI کو فروغ دینے کی ایک مربوط کوشش کر رہا ہے، کچھ کمپنیاں اپنے ملکیتی حل تلاش کرنے کا انتخاب کر سکتی ہیں۔ اس کے علاوہ، ناگزیر طور پر ایسے آلات ہوں گے جن میں AI ماڈلز को स्थानीय रूप से चलाने کے لیے ضروری پروسیسنگ پاور کی کمی ہوگی۔ اس کا مطلب ہے کہ آن ڈیوائس AI کو اپنانا ممکنہ طور پر ایک بتدریج عمل ہوگا، جس میں کچھ آلات اور ایپلیکیشنز دوسروں کے مقابلے میں زیادہ تیزی سے ٹیکنالوجی को अपनाएँगे।

ان چیلنجوں کے باوجود، آن ڈیوائس AI کے ممکنہ فوائد ناقابل تردید ہیں۔ ڈویلپرز کو ذہین، परائیویسی سے متعلق آگاہ ایپلیکیشنز بنانے کے لیے ٹولز کے ساتھ بااختیار بنا کر، گوگل موبائل کمپیوٹنگ کے مستقبل کو تشکیل دینے کی جانب ایک اہم قدم اٹھا رہا ہے۔ مختلف مینوفیکچررز میں AI ماڈلز کی معیاریकरण से صارف کے تجربے میں بھی ایک جیسی آئے گی، چاہے کوئی بھی آلہ کیوں ना ہو۔

نئے Gemini nano انٹیگریشن کے ساتھ، اس سے ایپ کا وزن بہت کم ہو جائے گا اور AI خصوصیات کو چلانے کے لیے کلاؤڈ انفراسٹرکچر پر انحصار کم ہو جائے گا۔ اس بات کو بھی یقینی बनाया جائے گا کہ صارف का ڈیٹا کلاؤڈ کے ساتھ شیئر نہ ہو اور locally ڈیوائس پر پروسیس ہو، جو صارف की پرائیویسی बढ़ाती है।

مزید برآں، آن ڈیوائس AI آف لائن موڈ میں بھی کام کرے گا، بغیر کسی انٹرنیٹ کنیکٹیویٹی। اس سے صارفین کو limited یا بغیر کسی نیٹ ورک वाले इलाकों میں AI خصوصیات से فائدہ اٹھانے کی اجازت ملے گی، और एप्स भी कम ہैंडوتھ استعمال کرتے ہوئے زیادہ ذمہ دار होंगे।

نئے APIs نئی استعمال کیس को अनलॉक करेंगे जो क्लाउड-बेस APIs کے ساتھ ممکن نہیں है，जैसे रीयल टाइम ट्रांसलेशन, تصویر रिकग्निशन और زبان प्रोसेसिंग। इससे प्रोडक्टिविटी, एंटरटेनमेंट, एसेसिबिलिटी और एजुकेशन पर ध्यान केंद्रित करने वाले ऐप्स کی एक नई पीढ़ी आएगी।

اینڈرائیڈ میں آن ڈیوائس AI کا ایکीकरण صرف ایک تکنیکی ترقی نہیں है; یہ एक साजिकल मूव है जो मोबाइल इंडस की प्रतिस्पर्धात्मक गतिशीलता को फिर से आकार दे सकता है। कंपनियां जो اس رجحان کو اپنائیں گی اور آن ڈیوائس AI میں سرمایہ کاری کریں گی وہ آنے والے سالوں میں قیادت کرنے کے लिए अच्छी स्थिति में होंगी।

मोबाइल कंप्यूटिंग का भविष्य इंटेलिजेंट, प्राइवेट, और सिक्योर है, और ऑन-डिवाઇસ AI اس ویژن کا ایک اہم عامل ہے۔ ڈویلپرز کو Gemini Nano کی طاقت के साथ सशक्त करके, Google इनोवेशन और यूजर-सेंट्रिक डिजाइन के एक नए युग की राह पर अग्रसर है।

डेवलपर्स के लिए चुनौती यह है कि AI मॉडल کی صلاحیتوں کو ڈیوائس کی صلاحیتوں کو ختم किए बिना या अवांछित परिणाम प्रदान किए बिना किस तरह प्रयोग किया जाए। इसके लिए मॉडल कंप्रेशन, क्वांटिजेशन और प्रोसेसिंग क्षमता के कुशल उपयोग के माध्यम से AI क्रियान्वयन का सावधानीपूर्वक अनुकूलन आवश्यक होगा।

डेवलपर्स को अपने ऐप्स को इस तरह से डिजाइन करने की भी आवश्यकता होगी जिससे AI मॉडल यूजर इंटरफेस में бесперебойно एकीकृत हों, एक सहज अनुभव तैयार करें। उन्हें एआई क्षमताओं और ऐप की उपयोगिता के बीच संतुलन बनाना होगा। सफलता एआई के रचनात्मक एकीकरण पर निर्भर करेगी ताकि उन समस्याओं का समाधान किया जा सके जिनका सामना उपयोगकर्ताओं को करना पड़ रहा है।

آن ڈیوائس AI APIs کے مستقبل के प्रभाव

آن ڈیوائس AI APIs کا اجراء جو Gemini Nano کے साथ बातचीत करने को सक्षम बनाते हैं, मोबाइल टेक्नोलॉजी और ऐप डेवलपमेंट पर परिवर्तनात्मक долгосрочные प्रभावों को लाएंगे और यहां कुछ संभावित दृष्टिकोण दिए गए हैं:

بہتر صارف ka تجریہ(Enhanced User Experience): ایپس زیادہ ذاتی نوعیت کی اور संदर्भ-जागरूक हो सकती हैं। अनुमानितText Input, રीयલ-ટાઇમ زبان ट्रांसलेशन, और स्मार्ट कंटेंट अनुशंसाएँ जैसी सुविधाएँ उत्पादकता और सुविधा को बढ़ा सकती हैं।

ایڈوانسڈ सिक्यूरिटी और गोपनीयता(Advanced Security and Privacy): चूंकि AI प्रोसेसिंग सीधे डिवाइस पर होती है, इससे क्लाउड-आधारিত डेटा उल्लंघन का खतरा काफी कम हो जाता है। संवेदनशील डेटा को सुरक्षित, ऑफ़लाइन वातावरण में संसाधित किया जा सकता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि व्यक्तिगत जानकारी निजी रहे और तीसरे पक्ष के लिए दुर्गम रहे।

औग्मेंटेड एक्सेसिबिलिटी(Augmented Accessibility): विकलांग लोगों के लिए अधिक सुलभ एप्लिकेशन बनाने में एआई एक वाईটাল भूमिका निभाता है। ऑन-डिवाઇસ AI स्क्रीन रीडिंग को बेहतर कर सकता है, दृष्टिविहीन लोगों के लिए विस्तृत छवियां उत्पन्न कर सकता है, और प्रौद्योगिकी को और अधिक समावेशी बनाने के लिए अन्य सहायक उपकरण प्रदान कर सकता है।

इनोवेटिव बिजनेस मॉडल(Innovative Business Models): ऑन-डिवाઇસ AI डेटा प्रोसेसिंग या क्लाउड संसाधनों के लिए चार्ज की आवश्यकता के बिना प्रीमियम कार्यक्षमताएं प्रदान करके मुफ़्त ऐप्स के उपयोग को बढ़ा सकता है। यह दृष्टिकोण मूल्य वर्धित सेवाओं पर केंद्रित नए बिजनेस मॉडल को जन्म दे सकता है जिससे उपयोगकर्ता का जुड़ाव बेहतर हो सकता है।

एज कंप्यूटिंग क्षमताएं(Edge Computing Capabilities): इन APIs की लॉन्चिंग एज कंप्यूटिंग को भी बढ़ावा देगी, जहां डेटा को निर्माण के स्रोत के करीब संसाधित किया जाता है। यह क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर पर निर्भरता को कम करता है और रीयल टाइमアプリケーション को सुविधाजनक बनाता है जहां कम लेटेंसी आलोचनात्मक रूप से महत्वपूर्ण है जैसे एआर/वीआर, गेमिंग और स्वायत्त वाहन।

प्रशिक्षण और डेवेलपिंग एआई स्किल्स(Training and Developing AI Skills): जैसे ही डेवलपर इन टूल का उपयोग करना शुरू करते हैं, उन्हें डिवाइस पर एआई मॉडल को डिजाइन, प्रशिक्षण और लागू करने में नई क्षमताएं हासिल करने की आवश्यकता होगी। इससे एज एआई प्रौद्योगिकियों में नवाचार करने में सक्षम एक विशिष्ट कार्यबल के विकास को बढ़ावा मिल सकता है।

मोबाइल ڈیوائس का تطور(Mobile Device Evolution): ऑन-डिवाઇસ AI का आग्रह विशिष्ट मोबाइल हार्डवेयर जैसे एनपीयू के विकास को प्रभावित कर सकता है यह सुनिश्चित करने के लिए कि AI कार्यों को कुशलतापूर्वक किया जाए। इससे मोबाइल ऐप्स के भीतर एआई का प्रदर्शन बढ़ेगा, जिससे लेटेंसी कम होगी और ऊर्जा की बचत बढ़ेगी।

اینٹر آپریٹیబిلیٹی اور سٹینڈرڈز(Interoperability and Standards): Google की पहलें इस बारे में उद्योग के मानकों के उद्भव को बढ़ावा दे सकती हैं कि ऑन-डिवाઇસ AI को कैसे लागू और बनाए रखा जाना चाहिए।मानक दृष्टिकोण डेवलपर कार्य प्रदर्शन को सुविधाजनक बनाएंगे, उपकरणों पर स्थिरता सुनिश्चित करेंगे, और सहयोगी AI जैसे पारिस्थितिकी तंत्रों के साथ नवाचार को गति देंगे जिसमें बातचीत شامل ہے.

नैतिक ವಿಚಾರ(Ethical Considerations): ऑन-डिवाઇસ AI के विस्तारित उपयोग के साथ एल्गोरिदम में संभावित पूर्वाग्रह, डेटा गोपनीयता सीमाओं और इन तकनीकी प्रगति से अन्य प्रभावों जैसे विषयों को संबोधित करना महत्वपूर्ण है। इक्विटेबल एआई कार्यान्वयन को बढ़ावा देने के लिए सावधानीपूर्वक पर्यवेक्षण की आवश्यकता होगी

इन долгосроčni प्रभावों पर विचार के माध्यम से, Google के Gemini Nano का उपयोग करने वाले प्लेटफ़ॉर्म द्वारा संचालित ऑन-डिवाઇસ AI से मोबाइल टेक्नोलॉजी के उपयोग के तरीकों में बदलाव की उम्मीद है, जिससे उन एप्लिकेशन का विकास होगा जो स्मार्ट, सुरक्षित और अधिक सुलभ हों जो दुनिया के अंत ग्राहकों की तेजी से विविध आवश्यकताओं को पूरा करते हों।