Lite」(開発者向けプレビュー版)を公開した。スマートフォンや組み込み端末の上で動作する機械学習ソリューションを開発できるフレームワークで、モバイルやIoTでAI処理を活用できるようにする。go')時代の到来を印象づけるものだ。TensorFlowをモバイル端末でTensorFlowはGoogleが2015年に公開した機械学習ライブラリで、ディープラーニング向けのフレームワークとしては、開発者に最も人気がある。I/O」で発表された。機械学習ソリューションをスマートフォン、組み込み端末上に実装できる。モデルの軽量化と小型化を進めたことで、TensorFlowで作成した機械学習モデルをモバイル向けに変換し、モバイルアプリケーションにデプロイする。コアとなるオペレーター、FlatBuffersベースのモデルファイルフォーマット、オンデバイスのインタープリタ、コンバーターなどで構成。全てのオペレーターをロードした状態で300キロバイト以下まで軽量化した。APIをサポートして、端末側にハードウェアアクセラレーターがある場合は活用し、ない場合はCPUの実行に戻す。マルチプラットフォーム対応で、まずAndroid版とiOS版を提供する。Reply(会話型モデル)などモバイルデバイスに最適化されたものをサポートし、今後、対象を拡充してゆく予定だ。Mobile」の後継と位置付けており、ニーズに合わせて機能拡張を続けてゆくと説明している。