Software dise√Īado para ayudar a los programadores a crear prototipos de interfaces gr√°ficas de usuario.

Un nuevo estudio presenta grupos oxigenados altamente activos en materiales de carbono para la reducción de oxígeno a H2O2

Figura 1. Los paneles (A1-A3) son interfaces de una herramienta de creación de prototipos de GUI en línea (herramienta básica). Tres comentarios Tres campos de comentarios en el GUIComp (complemento): calificación (B), recomendación (C) y ventana de atención (D). Crédito de la foto: Profesor Sungahn Ko, UNIST

Se ha desarrollado un nuevo sistema de inteligencia artificial (IA) para ayudar a las personas comunes y sin formaci√≥n a dise√Īar y crear aplicaciones y software para tel√©fonos inteligentes y PC. Con la ayuda de este sistema, los no dise√Īadores pueden crear r√°pida y f√°cilmente una aplicaci√≥n m√≥vil f√°cil de usar.

Un equipo de investigaci√≥n dirigido por el profesor Sungahn Ko de la Facultad de Ingenier√≠a El√©ctrica e Inform√°tica de UNIST ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial (IA) basado en el aprendizaje profundo que puede proporcionar recomendaciones de dise√Īo para los mejores dise√Īos mediante la evaluaci√≥n de interfaces gr√°ficas de usuario (GUI). la aplicaci√≥n m√≥vil.

La interfaz gr√°fica de usuario (GUI) es una forma de interfaz de usuario que permite a los usuarios interactuar con dispositivos electr√≥nicos mediante iconos gr√°ficos y otros indicadores visuales. Por lo tanto, es importante crear una interfaz de usuario y una experiencia de usuario intuitivas, convenientes y atractivas. De hecho, las GUI desempe√Īan un papel fundamental en la atracci√≥n de clientes potenciales, pero las personas comunes y sin formaci√≥n pueden enfrentarse a desaf√≠os en el dise√Īo de GUI que sean f√°ciles de usar. Esto fue resuelto por inteligencia artificial (IA).

A medida que los tel√©fonos inteligentes se vuelven omnipresentes y omnipresentes en nuestra vida diaria, muchas cosas como compras, consultas de viajes y actividades de redes sociales se pueden realizar desde cualquier lugar y en cualquier momento utilizando aplicaciones m√≥viles. Como resultado, cada vez m√°s personas sue√Īan con iniciar su propio negocio o animar negocios con aplicaciones m√≥viles. Sin embargo, el desarrollo de aplicaciones intuitivas y f√°ciles de usar es un proceso tedioso para los usuarios sin experiencia y orientaci√≥n relevantes. Esto se debe particularmente al hecho de que la disposici√≥n visual de s√≠mbolos y textos debido a la naturaleza del entorno m√≥vil, p. Ej. B. el tama√Īo de la pantalla peque√Īa est√° ganando importancia.






El profesor Ko resolvi√≥ este problema utilizando inteligencia artificial (IA) basada en el aprendizaje profundo y el proceso de dise√Īo iterativo. El nuevo sistema de IA es capaz de examinar las fortalezas y debilidades de los patrones de dise√Īo de GUI existentes, evaluar las GUI creadas para aplicaciones m√≥viles y proponer alternativas.

Con este fin, el equipo de investigaci√≥n realiz√≥ entrevistas semiestructuradas, que se utilizaron para crear una herramienta de soporte de prototipos de GUI llamada GUIComp mediante la incorporaci√≥n de tres tipos diferentes de mecanismos de retroalimentaci√≥n: recomendaci√≥n, evaluaci√≥n y atenci√≥n. Seg√ļn el equipo de investigaci√≥n, esta herramienta se puede conectar como una extensi√≥n del software de dise√Īo de GUI y proporciona comentarios multifac√©ticos sobre el dise√Īo actual de un usuario en tiempo real. Adem√°s, el equipo de investigaci√≥n realiz√≥ dos estudios de usuarios en los que se pidi√≥ a los participantes que crearan GUI m√≥viles con o sin GUIComp y se les pidi√≥ al personal en l√≠nea que calificaran las GUI creadas. Los resultados experimentales muestran que GUIComp hizo posible el dise√Īo iterativo, y los participantes tuvieron una mejor experiencia de usuario con GUIComp y produjeron dise√Īos m√°s aceptables que aquellos que no lo hicieron.

“Aplicamos t√©cnicas de aprendizaje profundo al proceso de recomendaci√≥n de dise√Īo y la calibraci√≥n del rastreador ocular”, dijo Chunggi Lee (Departamento de Ingenier√≠a El√©ctrica e Inform√°tica, UNIST), autor principal del estudio. “En particular, utilizamos el algoritmo de vecino m√°s cercano K y el autocodificador apilado (SAE) para proporcionar una variedad de comentarios en tiempo real sobre el dise√Īo actual de un usuario”.

“Hemos puesto un gran esfuerzo en la visualizaci√≥n para resolver los problemas que enfrentan los usuarios sin experiencia durante el proceso de dise√Īo de GUI f√°ciles de usar”, dice el profesor Ko. “Al asegurar datos de calidad, se espera que esto se aplique al sector de la educaci√≥n, como el desarrollo web y la pintura”.

Los resultados de este estudio se publicaron en Conferencia ACM sobre factores humanos en sistemas inform√°ticos.


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Más información:
Chunggi Lee y col. GUIComp: un asistente de dise√Īo de GUI con retroalimentaci√≥n multifac√©tica en tiempo real, Actas de la conferencia CHI 2020 sobre factores humanos en sistemas inform√°ticos (2020). DOI: 10.1145 / 3313831.3376327

Proporcionado por el Instituto Nacional de Ciencia y Tecnología de Ulsan


Citar: Software dise√Īado para ayudar a los programadores a crear prototipos de interfaces gr√°ficas de usuario (2020, 20 de noviembre), consultado el 20 de noviembre de 2020 desde https://techxplore.com/news/2020-11-software-programmers-prototype -Usuario-gr√°fico.html

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