A plataforma de armazenamento de imagens Ente Photos recebeu duas atualizações significativas focadas na privacidade e na velocidade de processamento. Segundo revelou a Ente, o serviço passa a permitir a partilha completa da biblioteca de fotografias com membros da família mantendo a encriptação ponta a ponta, além de ter migrado os seus modelos de aprendizagem automática para a placa gráfica, aumentando a velocidade de indexação no dispositivo em até 10 vezes.
Partilha de biblioteca com encriptação ponta a ponta
A nova funcionalidade de partilha responde a um dos pedidos mais frequentes dos utilizadores, permitindo partilhar toda a coleção de fotos com um parceiro ou familiar num único passo. Diferente de alternativas do mercado como a biblioteca partilhada do Google Photos ou do iCloud, a Ente destaca que todo o conteúdo permanece totalmente encriptado por defeito.
Ao ativar a partilha nas definições, o dispositivo do utilizador sela a chave de encriptação individual de cada álbum com a chave pública do destinatário. Desta forma, os servidores da Ente organizam o acesso sem nunca conseguirem desencriptar as fotografias. O sistema permite ainda incluir automaticamente novos álbuns criados no futuro.
A novidade está disponível nas aplicações para iOS e Android nos planos familiares, que suportam até 5 membros sem custos adicionais. A empresa confirmou que o suporte para browsers e aplicações de computador chegará em breve, lembrando que a funcionalidade é de código aberto e está disponível para quem prefere alojamento próprio.
Processamento gráfico acelera o reconhecimento no dispositivo
A segunda melhoria é focada no desempenho do reconhecimento facial e na pesquisa de imagens. Como a arquitetura de conhecimento zero da Ente impede o processamento de ficheiros nos servidores, todas as análises de inteligência artificial são executadas diretamente no equipamento do utilizador. Com a transição da CPU para a GPU, o tempo de processamento num iPhone recente caiu para cerca de 40 milissegundos por fotografia.
Para alcançar este ganho sem depender da CPU, a equipa reescreveu partes dos modelos de inteligência artificial, substituindo operações não suportadas por aceleradores como o CoreML e o WebGPU por operadores fundidos matematicamente equivalentes. Adicionalmente, otimizações na estrutura desenvolvida em Rust, que incluem um descodificador de formatos HEIC mais rápido e gestão eficiente de memória, reduziram o pré e pós-processamento para apenas alguns milissegundos por imagem.
Esta nova pipeline acelerada funciona de forma idêntica em equipamentos móveis e computadores, oferecendo suporte a aceleração por GPU nos sistemas operativos macOS, Windows e Linux.
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