Як зазначає видання, нова модель навчання означає, що дані, зібрані зі смартфонів користувачів, не будуть зберігатися на серверах Google, але будуть оброблятися штучним інтелектом "на місці", а на сервери будуть відправлені вибіркові дані. На даний момент Federated Learning вже застосовується в клавіатурі Gboard на Android-смартфонах.
Коли Gboard видає користувачеві кілька слів, що імовірно підходять за змістом, користувач вибирає одне з них і ігнорує інше, або вводить свій варіант. Google отримує інформацію про зроблений вибір і складає загальну статистику, покращуючи в подальшому автоматичний підбір слів. Для цього Google використовує власний движок навчання нейронних мереж TensorFlow.
Як наголошує компанія, введення такого методу навчання дозволить забезпечити підвищену конфіденційність, оскільки дані будуть оброблятися безпосередньо на смартфоні користувача і не будуть виходити за його межі. Програми на смартфонах самовдосконалюються без участі центральних серверів, а значить конкретний користувач відчує покращення роботи в короткі терміни. Крім того, система оптимізована таким чином, щоб не погіршувати роботу акумулятора і зберегти продуктивність процесора. Навчання відбувається лише у режимі очікування смартфона, коли той підключений до розетки і безкоштовної бездротової мережі.
Раніше повідомлялося про те, що додаток Google Maps для мобільних пристроїв навчилося самостійно обчислювати ймовірний пункт призначення у режимі навігації. Для визначення найбільш ймовірного пункту призначення функція Driving Mode аналізує історію попередніх маршрутів та історію пошукових запитів. Після того, як додаток визначить ймовірне місце прибуття, навігатор буде видавати стандартну в таких випадках інформацію про час у дорозі, щільності потоку і можливі маршрути.