Google, Uygulama GeliÅŸtiricilerine Cihaz İçi AI İçin Gemini Nano’ya EriÅŸim SaÄŸlayacak
Üretken yapay zekâ (AI) hızla gelişirken, Google ve diğer teknoloji devleri ürünlerinde AI özelliklerini sunuyor. Ancak bu özelliklerin çoğu, yüksek işlem gücü gerektirdiği için uzak sunucularda çalışıyor. Telefonlar ise daha sınırlı güce sahip. Google, bu durumu değiştirmek için geliştiricilere cihaz içinde çalışacak AI modellerine bağlanma imkânı sağlayacak yeni araçlar sunmaya hazırlanıyor.
Google, önümüzdeki hafta düzenlenecek I/O etkinliğinde, geliştiricilerin cihaz içi AI modeli olan Gemini Nano’yu kullanabilmeleri için yeni bir API seti tanıtacak. Bu, Google’ın ML Kit SDK’sına eklenecek ve geliştiricilere buluta veri göndermeden telefon üzerinde özetleme, metin düzeltme, yeniden yazma ve görüntü açıklaması gibi üretken AI işlevleri ekleme imkânı verecek.
Ancak Gemini Nano’nun cihaz içindeki versiyonu, bulut tabanlı sürüm kadar güçlü değil. Örneğin, özetlemelerde üç maddeyle sınırlı kalınıyor ve görüntü açıklamaları sadece İngilizce destekleniyor. Modelin farklı versiyonları da bulunuyor: Standart sürüm yaklaşık 100 MB, Pixel 9a’da kullanılan daha küçük XXS versiyonu ise bunun dörtte biri büyüklüğünde ve daha sınırlı bağlam penceresine sahip.
Gemini Nano’nun kullanımı, sadece Google Pixel telefonlarıyla sınırlı değil. OnePlus 13, Samsung Galaxy S25 ve Xiaomi 15 gibi diğer markaların amiral gemisi modelleri de bu AI modelini çalıştırmak üzere tasarlandı. Böylece, geliştiriciler daha geniş bir cihaz yelpazesine üretken AI özellikleri entegre edebilecek.
Android’de cihaz içi AI uygulamaları geliştirmek şu anda zorlu bir iş. Google, Pixel cihazlara özel deneysel Edge AI SDK sunuyor, ancak bu kısıtlı ve yalnızca metin işleyebiliyor. Qualcomm ve MediaTek gibi işlemci üreticileri de AI için API’ler sağlıyor ama bunların işlevselliği cihazdan cihaza değişiyor. Ayrıca kendi AI modelinizi geliştirmek teknik bilgi gerektiriyor. Yeni API’ler ise yerel AI’nın uygulanmasını daha erişilebilir ve kolay hale getirecek.
Cihaz içinde AI çalıştırmak, veri gizliliği açısından da önemli. Birçok kullanıcı kişisel verilerinin uzak sunuculara gönderilmesini istemiyor. Cihazda çalışan AI modelleri, verileri daha güvenli bir şekilde işleyebiliyor. Örneğin, Google Pixel’de ekran görüntüsü işlemleri tamamen telefon içinde yapılıyor. Motorola’nın yeni Razr Ultra modeli de bildirimleri cihazda özetliyor. Daha düşük kapasiteli modeller ise bu işlemi sunucuya göndererek yapıyor.
Gemini Nano’ya yönelik yeni API’lerin piyasaya çıkması, mobil AI alanında tutarlılık ve yaygınlık sağlayabilir. Ancak bunun gerçekleşmesi için Google ve telefon üreticilerinin işbirliği yapması gerekiyor. Bazı firmalar kendi çözümlerini geliştirebilir ve bazı telefonlar ise donanım eksikliği nedeniyle yerel AI’yı tam kullanamayabilir.
