Google lancia ARCore 1.0 su Android

L’SDK per la creazione di contenuti per la realtà aumentata è stato aggiornato ed è ora disponibile su scala globale. Supporta tredici dispositivi

Più o meno in concomitanza con l’ARKit di Apple, Google aveva presentato ARCore, il suo ambiente di sviluppo per progetti di realtà aumentata. Se la Mela ci ha messo relativamente poco per passare dalla teoria alla pratica, Big G si è presa un tempo maggiore soprattutto a causa del vasto ecosistema di Android. Da qualche giorno finalmente l’SDK di ARCore è disponibile per tutti gli sviluppatori, con un framework che dovrebbe facilitare lo slancio definitivo della augmented reality in ambito mobile. Ad oggi sono tredici gli smartphone Android supportati dall’AR: Pixel, Pixel XL, Pixel 2, Pixel 2 XL, Galaxy S8, S8+, Note8, S7 e S7 Edge, LG V30 e V30+, Zenfone AR e OnePlus 5. Presto però il numero di device crescerà notevolmente, vista la partnership stretta in Cina con Huawei e Xiaomi.

AR a go-go

La piattaforma di sviluppo ARCore era stata rilasciata mesi fa a un ristretto numeri di beta tester, sviluppatori che avevano potuto sperimentare le potenzialità dei contenuti immersivi senza l’ausilio di occhialini o visori esterni. Come già visto per Apple, le opportunità della visione aumentata sono davvero tante, dalle app per l’interior designer ai videogame, per finire con la formazione professionale e l’educazione. Insieme all’apertura dell’SDK, con l’aggiornamento 1.0, Google ha anche migliorato la tecnologia Google Lens, che resta in fase di preview.

Nell’ottica di Big G, questa diventerà una porta di accesso verso elementi digitali ospitati nel mondo fisico, come post-it slavati virtualmente su bacheche, percorsi appuntati per strada e traduzioni istantanee a cartelli e segnali stranieri. Una soluzione simile a Bixby, l’assistente virtuale di Samsung che, con il lancio degli S9 e S9+, ha beneficiato di un update con cui riesce non solo a riconoscere luoghi e oggetti ma anche a tradurre testi e persino elencare le calorie presenti in un piatto. Magie e percorsi del machine learning per la massa.

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