MADRID, 10 (Portaltic/EP)
Google ha compartido en su blog algunas mejoras recientes y futuras basadas en el aprendizaje automático para ofrecer al usuario una experiencia de navegación más accesible, personalizada y segura en Chrome. Además, ha recalcado que los próximos modelos operarán de forma local, lo que asegura que los datos nunca abandonen el dispositivo.
Una de las novedades que llegará en el futuro cercano aspira a anticiparse a las necesidades del usuario. Para ello, Google Chrome empleará un modelo de aprendizaje automático que ajuste la barra de herramientas en tiempo real y destaque la acción que puede resultar más útil en cada momento.
Entre este abanico de acciones estarán la posibilidad de compartir un enlace o llevar a cabo una búsqueda por voz. Además, el navegador permitirá personalizar manualmente esta característica.
Google también quiere adaptarse a cómo sus usuarios interactúan con las notificaciones web. Este tipo de avisos permiten recibir alertas sobre páginas que resulten de especial interés, pero la tecnológica reconoce que pueden llegar a ser molestas.
Por ello, Chrome predice cuándo el usuario estará más receptivo a interactuar con este tipo de alertas en relación a su comportamiento anterior. En la próxima actualización del navegador, Google lanzará un nuevo modelo de aprendizaje automático capaz de llevar a cabo dichas predicciones de forma local.
MEJORAS YA PRESENTES EN EL NAVEGADOR
Google también ha recapitulado sobre los últimos avances en aprendizaje automático que ya están presentes en su navegador. A principios de año, Google Chrome lanzó Journeys, una herramienta que permite al usuario reanudar búsquedas aplazadas. El navegador usa el aprendizaje automático para mostrar enlaces y términos de búsqueda relacionados si lo escrito en la barra de direcciones coincide con pesquisas previas.
Chrome también utiliza el aprendizaje automático para que los enlaces ofrecidos al usuario se muestren en su opción de lenguaje predilecta. Esto es posible gracias a un modelo actualizado de identificación lingüístico que identifica el idioma de un sitio web y decide si debe traducir sus contenidos para complacer las preferencias del usuario.
La otra mejora más reciente en este campo tuvo lugar a principios de marzo. En aquel entonces, la tecnológica desplegó un modelo de aprendizaje automático que afirma identificar 2,5 más sitios potencialmente maliciosos y ataques 'phishing' que la versión anterior para una experiencia de navegación más segura.
