I Pixel di prossima generazione Pixel 10 e Pixel 11 integreranno inedite funzionalità software dedicate all'app Fotocamera. Lo rivela Android Authority sulla base di alcuni documenti interni di Google, secondo cui sugli smartphone attesi nel 2025 e nel 2026 saranno presenti sempre più strumenti basati sull'intelligenza artificiale generativa e nuovo hardware a supporto del software aggiornato.
L'attuale gamma di smartphone Pixel 9
LE NOVIT ATTESE
- intelligenza artificiale:
- Tensor G5 con TPU migliorata significa innanzitutto lo sblocco di una serie di funzionalità basate sull'AI, a partire da Video Generative ML: si tratta di uno strumento per l'app Fotocamera che sfrutta l'intelligenza artificiale generativa per modificare i video in modo rapido e intuitivo. Non è da escludere una sua implementazione anche per le clip di YouTube.
- Speak-to Tweak: strumento di editing basato su LLM
- Sketch-to-Image: simile a quanto già presente sugli smartphone Samsung, consente di trasformare gli schizzi in immagini
- Magic Mirror: di questo strumento non è ancora noto il campo di applicazione
- esecuzione dei modelli Stable Diffusion (come text-to-image) direttamente in locale sullo smartphone e non più via server
- miglioramenti della fotocamera:
- supporto dei video HDR 4K a 60fps per Pixel 10
- zoom fino a 100x per foto e video su Pixel 11 grazie al machine learning
- novità hardware: teleobiettivo "di prossima generazione" sui prossimi Pixel con zoom 100x
- Cinematic Rendering Engine nel processore d'immagine di Pixel 11 per:
- Cinematic Blur con supporto ai video 4K a 30fps
- funzionalità video relight per la modifica delle condizioni di illuminazione nelle riprese video
- riduzione del 40% del consumo energetico nella registrazione di video con effetti di sfocatura
- Ultra Low Light Video (Night Sight) su Pixel 11 direttamente sullo smartphone, senza passare dal cloud. La documentazione fa riferimento a condizioni di illuminazione con 5-10 lux (es.: luce di un cielo nuvoloso al tramonto, luminosità di una candela)
- funzionalità sulla salute:
- introduzione di funzionalità always-on basate sul machine learning, gran parte delle quali legate al monitoraggio dello stato di salute: respiro agonico, tosse, russamento, starnuti, apnea notturna, rilevamento cadute, analisi dell'andatura, monitoraggio delle diverse fasi del sonno
- Running ML: strumenti dedicati ai runner