Propuestas similares al M7 del iPhone 5S van camino de Android

Propuestas similares al M7 del iPhone 5S van camino de Android

David G. Bolaños

Azumio, responsables de ARGUS, la primera aplicación que se adaptó para aprovechar las posibilidades del nuevo coprocesador M7 del iPhone 5S, afirma que han mantenido contactos con los fabricantes para la aparición de chips o soluciones similares en el mercado Android.

Uno de los puntos diferenciales del iPhone 5S frente al resto de la gama de terminales de Apple es, sin duda, la presencia del nuevo chip M7, encargado de realizar todas las tareas relacionadas con la gestión de sensores y movimiento.

M7 iPhone 5S

Pocas horas después del lanzamiento del teléfono, varios estudios de desarrollo actualizaron sus aplicaciones no sólo para adaptarlas a iOS 7, sino también anunciando que eran las primeras en aprovechar el susodicho coprocesador. Una de ellas, Azumio, y en concreto su Product Manager Peter Kuhar, ha comentado para 9to5Mac algunos detalles del chip así como los planes que hay para desarrollar este tipo de hardware en el mercado Android.

Ahorro de energía

En un primer lugar, Kuhar indica que el M7 supone un ahorro considerable de batería cuando se utilizan aplicaciones como ARGUS que monitorizan los pasos, tiempos, posición del GPS, etc. Antes estas operaciones se hacían en segundo plano tomando datos del GPS y del acelerómetro pero ahora no hace falta porque la información la ofrece el M7, haciendo que este tipo de aplicaciones ya no consuman más batería que cualquier otra.

Datos almacenados de la última semana

Por otra parte, el ejecutivo de Azumio indica que el M7 guarda la información de los últimos siete días, por lo que nada más instalar una aplicación de monitorización del ejercicio, en lugar de empezar de cero, ya tenemos estadísticas de la última semana.

argus M7 iphone 5s

 

¿Cuando habrá algo parecido en Android u otro OS?

Finalmente, dado que Apple ha abierto la brecha en este sentido, como en el de los chips de 64 bits, 9to5Mac aprovecha la ocasión para indagar sobre el futuro de este tipo de chips en Android.

Kuhar afirma que el M7 supone un cambio tan o más importante que el A7 y da un importante ámbito para los desarrolladores que no tienen que preocuparse de los consumos o el uso que hacen sus aplicaciones de la CPU, dado que esta puede estar realizando otras tareas mientras el M7 hace todo el trabajo.

El responsable de Azumio afirma que ya están en conversaciones con fabricantes de terminales con el sistema operativo de Google para desarrollar soluciones similares a las de Apple. Por el momento, sólo el Moto X de Motorola cuenta con su propia propuesta de monitorización de movimiento y Android 4.3 soporta la detección de la actividad, sin embargo, hasta que no aparezca algo como el M7, concluye Kuhar, «ninguna de las soluciones actuales puede acercarse a las capacidades y ahorro de energía que ofrece el coprocesador del iPhone 5S.»

 

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  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

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