Para enviar un mensaje de texto, no solo hay "una aplicación para eso", hay docenas de aplicaciones para eso.
Entonces, ¿por qué enviar un mensaje a través de Skype consume más de tres veces más batería que WhatsApp? Los desarrolladores simplemente no han tenido una manera de saber cuándo y cómo hacer que sus aplicaciones sean más eficientes desde el punto de vista energético.
Los investigadores de la Universidad de Purdue han creado una nueva herramienta, llamada "DiffProf", que utiliza inteligencia artificial para decidir automáticamente por el desarrollador si una característica debe mejorarse para agotar menos batería y cómo hacer esa mejora.
"¿Qué sucede si una función de una aplicación necesita consumir el 70 por ciento de la batería del teléfono? ¿Hay margen de mejora o debería dejarse esa función como está?", Dijo Y. Charlie Hu, profesor de Michael y Katherine Birckde Ingeniería Eléctrica e Informática y el CEO y cofundador de Mobile Enerlytics, LLC.
La herramienta, que se anunció el 8 de octubre en el 13º Simposio USENIX sobre Diseño e Implementación de Sistemas Operativos, se alinea con la celebración Giant Leaps de Purdue, reconociendo los avances globales de la universidad en IA, algoritmos y automatización como parte del 150 aniversario de Purdue.Este es uno de los cuatro temas del Festival de Ideas de la celebración de un año, diseñado para mostrar a Purdue como un centro intelectual que resuelve problemas del mundo real.
En 2012, el laboratorio de Hu fue el primero en desarrollar una herramienta para que los desarrolladores identificaran puntos críticos en el código fuente que son responsables del agotamiento de la batería de una aplicación.
"Antes de este punto, tratar de averiguar cuánta batería está agotando una aplicación era como mirar una caja negra", dijo Hu. "Fue un gran paso adelante, pero aún no es suficiente, porque los desarrolladores a menudo no'no sé qué hacer con la información sobre la fuente del agotamiento de la batería ".
La forma en que se ejecuta el código puede diferir dramáticamente entre dos aplicaciones, incluso si los desarrolladores están implementando la misma tarea. DiffProf capta estas diferencias en los "árboles de llamadas" de tareas similares, para mostrar por qué la función de mensajería de una aplicación de mensajería consume más energía queotra aplicación de mensajería. DiffProf luego revela cómo reescribir la aplicación para agotar menos batería.
"En última instancia, para que esta técnica marque una gran diferencia para un teléfono inteligente completo, todos los desarrolladores necesitarían hacer que sus aplicaciones sean más eficientes desde el punto de vista energético", dijo Abhilash Jindal, compañero cofundador de Mobile Enerlytics y ex Ph.D. estudiante de informática en Purdue.
"El impacto también depende de la intensidad con la que alguien use ciertas aplicaciones. Alguien que usa mucho las aplicaciones de mensajería podría experimentar una mayor duración de la batería, pero alguien que no usa sus aplicaciones de mensajería podría no", dijo.
Hasta ahora, el prototipo DiffProf solo se ha probado para el sistema operativo móvil Android.
El trabajo fue apoyado en parte por la National Science Foundation Grant CSR-1718854.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Purdue . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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