Dopo mesi di chiacchiere, il blockchain phone di HTC sta finalmente arrivando, anche se in quantità limitate. Il produttore di hardware ha annunciato oggi in una conferenza di crittografia a Berlino che sta aprendo l'accesso a una versione precedente del telefono Exodus 1 per "crittografi e sviluppatori di tutto il mondo" attraverso il suo sito ufficiale.

Le immagini del telefono sono ancora rendering, ma il dispositivo sembra condividere un sacco di linguaggio di design in comune con la più recente ammiraglia di HTC, la U12 - fino al supporto di vetro traslucido. Questa è una buona cosa, onestamente. Troppo spesso questi tipi di dispositivi di novità sono prodotti da aziende troppo focalizzate su un'unica tecnologia di base per ottenere il resto del telefono giusto. Qui, almeno, sai che starai ricevendo un solido telefono funzionante come base.

Il telefono stesso esegue Android. A giudicare dal suono, gran parte della tecnologia di base riguarda la sicurezza del telefono, l'uso per archiviare elementi come le chiavi delle criptovalute e, in futuro, tutti i dati del telefono. C'è anche un'interessante funzione integrata per accedere ai dati persi in modo decentralizzato.

HTC ha sviluppato un meccanismo unico di Social Key Recovery in caso di smarrimento o furto del telefono o di dimenticanza delle chiavi. È un modo semplice e sicuro per recuperare le chiavi perse nell'hardware. Garantisce inoltre che HTC non tenga le chiavi in una posizione centrale in qualsiasi momento: si mantiene la custodia in ogni momento. HTC ti consente di scegliere alcuni contatti affidabili e ognuno di questi deve scaricare un'app di gestione delle chiavi. Il tuo seme viene quindi diviso usando un algoritmo di condivisione segreta e inviato ai contatti fidati. In caso di necessità, è possibile riacquistare con successo l'accesso ai fondi.

Per ora, HTC sta utilizzando questo programma per pilotare la tecnologia qui - prendendo il feedback da un piccolo nucleo di utenti. Anche se è difficile immaginare che questo diventi molto più di un dispositivo tradizionale per un'azienda che lotta per emergere nello spazio per smartphone.

Netflix ha anche annunciato oggi che sta accumulando ulteriori $ 2 miliardi di debiti per finanziare i suoi piani di contenuti originali. Dice che la produzione di "Pinocchio" inizierà questo autunno. 

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Cosa c'è in una macchina fotografica? Un obiettivo, un otturatore, una superficie sensibile alla luce e, sempre più, un insieme di algoritmi altamente sofisticati. Mentre i componenti fisici stanno ancora migliorando a poco a poco, Google, Samsung e Apple stanno investendo sempre di più (e dimostrano) i miglioramenti apportati interamente dal codice. La fotografia computazionale è l'unico vero campo di battaglia adesso.

Forse potrebbero migliorare l'obiettivo? Non proprio. Le lenti sono arrivate a un livello di sofisticazione e perfezione che è difficile migliorare, specialmente su piccola scala. Dire che lo spazio è limitato all'interno della pila di fotocamere di uno smartphone è un eufemismo principale - non c'è quasi un micron quadrato da risparmiare. Potresti essere in grado di migliorarli leggermente per quanto passa la luce e quanta poca distorsione ci sia, ma questi sono vecchi problemi che sono stati per lo più ottimizzati.

L'unico modo per raccogliere più luce sarebbe quello di aumentare la dimensione della lente, o facendola avere: progetto verso l'esterno dal corpo; B: sposta componenti critici all'interno del corpo; o C: aumenta lo spessore del telefono. Quale di queste opzioni è probabile che Apple ritenga accettabile?

In retrospettiva era inevitabile che Apple (e Samsung, e Huawei e altri) avrebbero dovuto scegliere D: nessuna delle precedenti. Se non puoi ottenere più luce, devi solo fare di più con la luce che hai.

Non è tutto il calcolo della fotografia?
La più ampia definizione di fotografia computazionale include quasi tutte le immagini digitali. A differenza della pellicola, anche la fotocamera digitale più basilare richiede il calcolo per trasformare la luce che colpisce il sensore in un'immagine utilizzabile. E i produttori di macchine fotografiche differiscono ampiamente nel modo in cui lo fanno, producendo diversi metodi di elaborazione JPEG, formati RAW e scienza del colore.

Per molto tempo non c'è stato molto interesse su questo livello di base, in parte per la mancanza di potenza di elaborazione. Certo, ci sono stati dei filtri e dei rapidi ritocchi nella fotocamera per migliorare il contrasto e il colore. Ma alla fine questi sono solo dei comandi automatici per la dial-levatura.

Le prime vere caratteristiche computazionali della fotografia erano probabilmente l'identificazione e il tracciamento degli oggetti ai fini dell'autofocus. Il rilevamento di volti e occhi rendeva più facile catturare persone in situazioni di illuminazione o pose complesse, e il tracciamento degli oggetti rendeva più facile la fotografia sportiva e d'azione mentre il sistema ha regolato il suo punto AF su un bersaglio che si spostava attraverso il fotogramma.

Questi sono stati i primi esempi di derivare metadati dall'immagine e di utilizzarli in modo proattivo, per migliorare quell'immagine o avanzare al successivo.

Nelle reflex digitali, la precisione e la flessibilità dell'autofocus sono caratteristiche di selezione, quindi questo caso di utilizzo iniziale aveva senso; ma al di fuori di alcuni espedienti, queste telecamere "serie" generalmente implementavano il calcolo in modo abbastanza vanigliato. Sensori di immagine più veloci significavano maggiore velocità di scaricamento del sensore e velocità di burst, alcuni cicli extra dedicati alla conservazione del colore e dei dettagli e così via. Le reflex digitali non venivano utilizzate per video live o realtà aumentata. E fino a poco tempo fa, lo stesso valeva per le fotocamere degli smartphone, che erano più simili a puntini e puntine degli strumenti multimediali per tutti gli usi che conosciamo oggi.

I limiti dell'imaging tradizionale

Nonostante le sperimentazioni qua e là e le anomalie occasionali, le telecamere per smartphone sono praticamente le stesse. Devono adattarsi a pochi millimetri di profondità, il che limita la loro ottica a poche configurazioni. Allo stesso modo, la dimensione del sensore è limitata: una DSLR potrebbe utilizzare un sensore APS-C 23 di 15 millimetri di diametro, creando un'area di 345 mm2; il sensore dell'iPhone XS, probabilmente il più grande e avanzato sul mercato in questo momento, è 7 per 5,8 mm o giù di lì, per un totale di 40,6 mm2.

In parole povere, sta raccogliendo un ordine di grandezza in meno di luce rispetto a una telecamera "normale", ma si prevede che ricostruisca una scena con la stessa fedeltà, i colori e così via - attorno allo stesso numero di megapixel. Di fronte a questo è una specie di problema impossibile.

Miglioramenti nel senso tradizionale aiutano: la stabilizzazione ottica ed elettronica, ad esempio, consente di esporre più a lungo senza sfocature, raccogliendo più luce. Ma a questi dispositivi viene ancora chiesto di trasformare la paglia in oro.

Fortunatamente, come ho detto, tutti sono praticamente nella stessa barca. A causa dei limiti fondamentali in gioco, Apple o Samsung non possono reinventare la fotocamera o inventare una struttura di obiettivi pazzesca che li metta in vista della competizione. A tutti è stato dato lo stesso fondamento di base.

Tutta la concorrenza comprende quindi ciò che queste società costruiscono su quella base.

Immagine come flusso

L'intuizione chiave nella fotografia computazionale è che un'immagine proveniente dal sensore di una fotocamera digitale non è un'istantanea, come generalmente si pensa. Nelle videocamere tradizionali l'otturatore si apre e si chiude, esponendo il mezzo fotosensibile per una frazione di secondo. Non è quello che fanno le fotocamere digitali, o almeno non quello che possono fare.

Il sensore di una telecamera è costantemente bombardato dalla luce; la pioggia cade costantemente sul campo dei secchi, per tornare alla nostra metafora, ma quando non fai una foto, questi secchi sono senza fondo e nessuno sta controllando il loro contenuto. Ma la pioggia cade comunque.

Per catturare un'immagine, il sistema della fotocamera sceglie un punto in cui iniziare a contare le gocce di pioggia, misurando la luce che colpisce il sensore. Quindi sceglie un punto per fermarsi. Ai fini della fotografia tradizionale, ciò consente tempi di scatto quasi arbitrariamente brevi, che non sono molto utili per i sensori minuscoli.

Perché non registrare sempre? Teoricamente si potrebbe, ma si scaricherà la batteria e produrre un sacco di calore. Fortunatamente, negli ultimi anni i chip di elaborazione delle immagini sono diventati abbastanza efficienti da poter, quando l'app della fotocamera è aperta, mantenere una certa durata di quel flusso, ad esempio, con una risoluzione limitata degli ultimi 60 fotogrammi. Certo, costa un po 'di batteria, ma ne vale la pena.

L'accesso al flusso consente alla telecamera di fare ogni genere di cose. Aggiunge contesto.

Il contesto può significare molte cose. Può essere elementi fotografici come l'illuminazione e la distanza dal soggetto. Ma può anche essere movimento, oggetti, intenzione.

Un semplice esempio di contesto è ciò che viene comunemente definito HDR o immagini ad alta gamma dinamica. Questa tecnica utilizza più immagini prese di seguito con esposizioni diverse per acquisire in modo più accurato aree dell'immagine che potrebbero essere state sottoesposte o sovraesposte in una singola esposizione. Il contesto in questo caso è capire quali aree sono e come combinare in modo intelligente le immagini.

Questo può essere ottenuto con bracketing dell'esposizione, una tecnica fotografica molto antica, ma può essere eseguita immediatamente e senza preavviso se il flusso di immagini viene manipolato per produrre più intervalli di esposizione per tutto il tempo. Questo è esattamente ciò che fanno ora Google e Apple.

Qualcosa di più complesso è naturalmente la "modalità ritratto" e sfocatura dello sfondo artificiale o bokeh che sta diventando sempre più comune. Il contesto qui non è semplicemente la distanza di un volto, ma una comprensione di quali parti dell'immagine costituiscono un particolare oggetto fisico e i contorni esatti di quell'oggetto. Questo può essere derivato dal movimento nel flusso, dalla separazione stereo in più telecamere e dai modelli di apprendimento automatico che sono stati addestrati per identificare e delineare le forme umane.

Queste tecniche sono possibili solo, in primo luogo, perché le immagini richieste sono state acquisite dal flusso in primo luogo (un anticipo nel sensore di immagine e nella velocità della RAM) e in secondo luogo, perché le aziende hanno sviluppato algoritmi altamente efficienti per eseguire questi calcoli, formati su enormi set di dati e quantità immense di tempo di calcolo.

Ciò che è importante su queste tecniche, tuttavia, non è semplicemente che possono essere fatte, ma che una società può farle meglio dell'altro. E questa qualità è interamente una funzione del lavoro di ingegneria del software e della supervisione artistica che li riguarda.

DxOMark ha fatto un confronto tra alcuni primi sistemi di bokeh artificiale; i risultati, tuttavia, erano in qualche modo insoddisfacenti. Era meno una questione di quale aspetto fosse migliore, e più se fallivano o riuscivano ad applicare l'effetto. La fotografia computazionale è così giovane che è sufficiente che la funzione funzioni semplicemente per impressionare le persone. Come un cane che cammina sulle zampe posteriori, siamo stupiti che ciò avvenga.

Ma Apple ha portato avanti quello che alcuni direbbero una soluzione quasi assurdamente sovradimensionata al problema del bokeh. Non ha solo imparato a replicare l'effetto: ha usato la potenza di calcolo che ha a disposizione per creare modelli fisici virtuali del fenomeno ottico che lo produce. È come la differenza tra l'animazione di una palla che rimbalza e la simulazione della gravità realistica e della fisica dei materiali elastici.

Perché andare così lontano? Perché Apple sa cosa sta diventando chiaro agli altri: che è assurdo preoccuparsi dei limiti della capacità computazionale. Ci sono dei limiti al modo in cui un fenomeno ottico può essere replicato se si stanno prendendo scorciatoie come la sfocatura gaussiana. Non ci sono limiti a quanto bene possa essere replicato se lo simuli al livello del fotone.

Allo stesso modo l'idea di combinare cinque, dieci o cento immagini in un'unica immagine HDR sembra assurda, ma la verità è che nella fotografia, le informazioni sono quasi sempre migliori. Se il costo di queste acrobazie computazionali è trascurabile e i risultati misurabili, perché i nostri dispositivi non dovrebbero eseguire questi calcoli? Tra qualche anno anche loro sembreranno normali.

Se il risultato è un prodotto migliore, la potenza computazionale e le capacità ingegneristiche sono state implementate con successo; proprio come Leica o Canon potrebbero spendere milioni per ottenere miglioramenti delle prestazioni frazionarie da un sistema ottico stabile come un obiettivo zoom da $ 2,000, Apple e altri stanno spendendo soldi dove possono creare valore: non in vetro, ma in silicio.

Visione doppia
Una tendenza che potrebbe sembrare in conflitto con la narrativa computazionale della fotografia che ho descritto è l'avvento di sistemi che comprendono più telecamere.

Questa tecnica non aggiunge più luce al sensore, che sarebbe proibitivamente complessa e costosa in ottica e probabilmente non funzionerebbe comunque. Ma se riesci a liberare un po 'di spazio nel senso della lunghezza (piuttosto che in profondità, che abbiamo trovato poco pratico) puoi mettere una fotocamera completamente separata fin dal primo che cattura foto estremamente simili a quelle prese dal primo.

Ora, se tutto ciò che si vuole fare è rievocare il mondo di Wayne a una scala impercettibile (telecamera uno, telecamera due ... telecamera uno, telecamera due ...) è tutto ciò che serve. Ma nessuno in realtà vuole prendere due immagini contemporaneamente, una frazione di centimetro a parte.

Queste due telecamere funzionano indipendentemente (come grandangolare e zoom) o una viene utilizzata per aumentare l'altra, formando un singolo sistema con più ingressi.

Il fatto è che prendere i dati da una telecamera e utilizzarli per migliorare i dati di un'altra è - lo indovinate - estremamente intensivo dal punto di vista computazionale. È come il problema HDR di esposizioni multiple, tranne che molto più complesso in quanto le immagini non vengono scattate con lo stesso obiettivo e sensore. Può essere ottimizzato, ma questo non lo rende facile.

Quindi, anche se l'aggiunta di una seconda fotocamera è davvero un modo per migliorare il sistema di imaging con mezzi fisici, la possibilità esiste solo a causa dello stato della fotografia computazionale. Ed è la qualità di quell'immagine computazionale che si traduce in una fotografia migliore o meno. La fotocamera Light con i suoi 16 sensori e obiettivi è un esempio di uno sforzo ambizioso che semplicemente non ha prodotto immagini migliori, anche se utilizzava tecniche di fotografia computazionale consolidate per raccogliere e ottenere una raccolta ancora più ampia di immagini.

Luce e codice
Il futuro della fotografia è computazionale, non ottico. Questo è un enorme cambiamento di paradigma e uno che ogni azienda che produce o utilizza fotocamere sta attualmente affrontando. Ci saranno ripercussioni nelle fotocamere tradizionali come le reflex (che stanno rapidamente cedendo il passo ai sistemi mirrorless), nei telefoni, nei dispositivi integrati e ovunque la luce viene catturata e trasformata in immagini.

A volte questo significa che le telecamere di cui parliamo saranno più o meno le stesse dell'anno scorso, per quanto riguarda i conteggi di megapixel, le gamme ISO, i numeri f e così via. Va bene. Con alcune eccezioni, queste sono diventate buone quanto possiamo ragionevolmente aspettarci che siano: il vetro non sta diventando più chiaro e la nostra visione non sta diventando più acuta. Il modo in cui la luce si muove attraverso i nostri dispositivi e i nostri occhi non cambierà molto.

Ciò che questi dispositivi fanno con quella luce, tuttavia, sta cambiando a un ritmo incredibile. Ciò produrrà caratteristiche che suonano ridicole o pessdoscienze sul palco o batterie scariche. Va bene anche questo. Proprio come abbiamo sperimentato con altre parti della fotocamera per il secolo scorso e li abbiamo portati a diversi livelli di perfezione, siamo passati a una nuova "parte" non fisica che tuttavia ha un effetto molto importante sulla qualità e persino sulla possibilità delle immagini che prendiamo.

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Scoprì che, nonostante l'ampia percentuale di download, Google Play rappresentava solo il 34% della spesa dei consumatori a livello mondiale per le app, rispetto al 66% di iOS App Store nel 2017, una cifra che è rimasta relativamente costante per anni. 

Questi numeri sono coerenti con la narrazione che è stata raccontata per qualche tempo anche sui due mercati delle app. Ovvero, Google ha i numeri di download assoluti, grazie all'ampia distribuzione dei suoi dispositivi, compresa la sua diffusione nei mercati emergenti, grazie agli smartphone a basso costo. Ma l'ecosistema di Apple è quello che fa più soldi dalle app.

App Annie ha anche scoperto che la regione APAC (Asia-Pacifico) rappresenta oltre la metà della spesa per i consumatori di Google Play. Il Giappone è stato il più grande mercato di tutti i tempi su questo fronte, in cima alle classifiche con $ 25,1 miliardi di dollari spesi per le app e gli acquisti in-app. È stata seguita dagli Stati Uniti ($ 19,3 miliardi) e dalla Corea del Sud ($ 11,2 miliardi).

L'azienda ha attribuito parte del successo di Google Play in Giappone alla fatturazione con l'operatore. Ciò ha permesso di aumentare la spesa dei consumatori in mercati come la Corea del Sud, Taiwan, Thailandia e Singapore, ha detto.

Per quanto riguarda i consumatori che spendono i loro soldi? Giochi, ovviamente.

Il rapporto ha rilevato che i giochi rappresentavano il 41% dei download, ma l'88% della spesa.

Al di fuori dei giochi, gli abbonamenti in-app hanno contribuito alla crescita dei ricavi.

Le app non di gioco hanno raggiunto $ 2,7 miliardi di spesa per i consumatori lo scorso anno, con 4 delle 5 app migliori che offrono un modello di abbonamento. L'app numero 1, LINE, era l'eccezione. È stato seguito dalle app in abbonamento Tinder, Pandora, Netflix e HBO NOW.

Inoltre, App Annie ha esaminato i modelli di utilizzo delle app degli utenti Android e ha riscontrato che tendono ad avere un sacco di app installate. In diversi mercati, compresi gli Stati Uniti e il Giappone, gli utenti Android avevano più di 60 app installate sui loro telefoni e utilizzavano più di 30 app al mese.

L'Australia, gli Stati Uniti e la Corea del Sud hanno aperto la strada qui, con i telefoni degli utenti in possesso di 100 o più app.

Il rapporto ha esaminato anche i giochi e le app più popolari di sempre, sia per i download che per la spesa dei consumatori. Non ci sono state molte sorprese in queste liste, con app come quelle fatte da Facebook che dominavano le migliori app per elenco di download, e servizi in abbonamento che dominavano le migliori app da spendere.

 App Annie ha anche notato che Google Play ha visto il rilascio di quasi 10 milioni di app dal suo lancio nel 2008. Non tutte queste rimangono, ovviamente - dal conteggio di oggi, ci sono poco più di 2,8 milioni di app in diretta su Google Play.

Il report Completo potete consultarlo su appannie

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