p Dois pesquisadores em Taiwan desenvolveram um sistema de inteligência artificial para filtrar notificações push em smartphones, permitindo assim apenas aqueles que o usuário deseja. Em um artigo enviado para o arXiv servidor de pré-impressão, TonTon Hsien-De Huang e Hung-Yu Kao descrevem seu sistema e como ele foi desenvolvido e testado. p Notificações push são mensagens que os usuários recebem de aplicativos. O problema é que esses aplicativos normalmente não são imbuídos de muita inteligência. Eles enviam alertas sem consideração pela utilidade ou urgência, o que faz com que muitos usuários os ignorem ou desabilitem. Neste novo esforço, os pesquisadores procuraram retificar este problema introduzindo IA na equação, cortesia de um algoritmo que desenvolveram para funcionar em uma rede de aprendizagem profunda.

p A dupla chama seu sistema de "recomendação de Pop-uPs baseada em rede neural baseada em sequência de cliques (DNN), "que eles sabiamente reduziram a C-3PO. O sistema foi ensinado a reconhecer informações de notificação por meio de dados da empresa de internet com sede em Taiwan, Leopard Mobile. O sistema analisa o histórico de navegação de um usuário, seus hábitos de compra, etc, para saber mais sobre os aplicativos que enviam notificações. Em seguida, analisa o histórico de cliques do usuário nas notificações para ver quais são importantes o suficiente para serem lidas. Depois disso, o sistema começa a filtrar notificações com base no que aprendeu, esperançosamente, permitindo apenas aqueles que o usuário realmente deseja.

p Ao testar o sistema com vários aplicativos taiwaneses, os pesquisadores relatam que ele foi capaz de prever quais notificações os usuários queriam ver. Eles observam também que o sistema atual está disponível para uso agora mesmo pelas partes interessadas, embora não esteja claro ainda se os fabricantes de telefones estão interessados.

p Os pesquisadores planejam continuar seu trabalho - eles querem tornar seu sistema mais eficiente, reduzindo o número de etapas necessárias para tomar decisões de filtragem. Também, eles planejam verificar se ele pode ser adaptado para uso por anunciantes que buscam direcionar melhor seus clientes. p © 2018 Tech Xplore