Google vai usar machine learning para melhorar barra de endereços do Chrome

A versão 124 do Chrome para Windows, macOS e ChromeOS contará com recursos de aprendizagem de máquina (machine learning) para ajudar usuários a localizar abas abertas ou favoritos, voltar a páginas visitadas e encontrar informações.

No blog do Chromium (projeto de código aberto que serve de base para Chrome, Edge e outros navegadores), o engenheiro de software Justin Donnelly explica como foi o trabalho da equipe para aperfeiçoar esta parte do browser.

A barra de endereços do Chrome (também conhecida como Omnibox) funciona com base em pontuação. Cada sugestão recebe pontos, levando em consideração alguns parâmetros. As sugestões com mais pontos aparecem para o usuário.

Até agora, o sistema usava fórmulas desenvolvidas e ajustadas manualmente. Ele funcionava bem, principalmente com endereços de sites e termos de pesquisa, mas era inflexível e não se adaptava bem a novos cenários.

A aprendizagem de máquina permite analisar uma série de dados, em escalas impossíveis para seres humanos. Com isso, ela consegue ajustar o sistema de pontuação considerando detalhes que passavam despercebidos para os programadores.

Donnelly dá um exemplo. O time de desenvolvimento do Chrome entendia que o tempo desde a última visita a um site era inversamente proporcional à sua relevância. Em outras palavras, uma página acessada há alguns minutos é mais relevante para o usuário do que uma acessada há meses.

Fonte: Tecnoblog