Υλοποίηση εφαρμογής Android με υπηρεσίες εντοπισμού θέσης και μηχανικής μάθησης για την υποβοήθηση επισκεπτών μουσείου - Κουβατζής, Κωνσταντίνος (Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών. Τομέας Τεχνολογίας Πληροφορικής και Υπολογιστών, 2018)
Η παρούσα διπλωματική στοχεύει στην ανάπτυξη μιας εφαρμογής, η οποία θα λειτουργεί ως μέσο για να βοηθήσει τον χρήστη της να αποκτήσει μια καλύτερη εμπειρία – πέρα από την παραδοσιακή – στον χώρο του Μουσείου Μπενάκη. Η χρήση του κινητού τηλεφώνου ενδείκνυται για αυτήν την προσέγγιση, καθώς αποτελεί ένα μη συμβατικό μέσο. Η εφαρμογή δεν έχει όμως ως μόνο στόχο το να κάνει μια επίσκεψη σε ένα μουσείο πιο ευχάριστη, αλλά στοχεύει και στο να βελτιώσει την κατανόηση και αφομοίωση των πληροφοριών που παρέχονται στο μουσείο. Αυτό επιτυγχάνεται μέσα από τα παιχνίδια της κατηγορίας <<σοβαρού σκοπού>> (serious games). Η αναλυτική ανασκόπηση της βιβλιογραφίας που προηγείται του κυρίως μέρους της εργασίας καλύπτει τις βασικές πτυχές της διαδικασίας ανάπτυξης λογισμικού, των τεχνολογιών που εξετάστηκαν και τα βασικά σημεία της υλοποίησης της εφαρμογής. Η εφαρμογή έχει σχεδιαστεί έτσι ώστε να λειτουργεί στις συσκευές κινητών τηλεφώνων που χρησιμοποιούν το λογισμικό Android, ενώ για την ανάπτυξή της χρησιμοποιήθηκε η γλώσσα προγραμματισμού Java. Στο πλαίσιο της διπλωματικής υλοποιήθηκε αρχικά το γραφικό περιβάλλον του χρήστη της εφαρμογής. Στο ξεκίνημα, οι οθόνες υλοποιήθηκαν στατικά και στη συνέχεια τροποποιήθηκαν έτσι ώστε να υποστηρίζουν μια τοπική βάση δεδομένων τύπου SQLite. Πλέον όλα τα στοιχεία της εφαρμογής περιέχονται στη βάση δεδομένων και φορτώνονται στο γραφικό περιβάλλον δυναμικά. Στην συνέχεια υλοποιήθηκε ο εντοπισμός της τοποθεσίας του χρήστη στο μουσείο. Για να επιτευχθεί αυτό, εξετάστηκαν διάφορες τεχνολογίες, όπως τα beacons, αλλά και η χρήση του μαγνητικού πεδίου της γης, μέσω της τεχνολογίας που παρέχει η Indoor Atlas. Η χρήση της τεχνολογίας Indoor Atlas οδηγούσε σε λιγότερο κόστος και σε ικανοποιητικά αποτελέσματα, όταν χρησιμοποιούνταν στη συσκευή στην οποία σχεδιάστηκε. Ωστόσο, όταν ελέχθηκε σε διαφορετικές συσκευές, η απόδοση και η ακρίβειά της μειώθηκε αισθητά. Από την άλλη πλευρά, η τεχνολογία των beacons προσέφερε από την αρχή τα ίδια σχεδόν ικανοποιητικά αποτελέσματα σε όποια συσκευή και αν εξετάστηκε. Συνεπώς, για την τελική υλοποίηση επιλέχθηκε η τεχνολογία των beacons για λόγους απόδοσης. Εξαιτίας όμως του γεγονότος ότι σε μερικές περιπτώσεις η τεχνολογία των beacons δεν απέδιδε ικανοποιητικά, αποφασίστηκε να υλοποιηθεί και ένας εναλλακτικός τρόπος εντοπισμού της τοποθεσίας του χρήστη. Ο τρόπος, που επιλέχθηκε, ήταν η αναγνώριση της εικόνας των εκθεμάτων με τη χρήση της μηχανικής εκμάθησης μέσω του εργαλείου Tensorflow. Για την υλοποίησή της, έγινε επανεκπαίδευση του τελευταίου layer ενός ήδη υπάρχοντος συνελιξιακού μοντέλου. Η τελική ακρίβεια που επιτεύχθηκε πλησίασε το 100% κυρίως λόγω του ότι οι εικόνες που θέλουμε να αναγνωρίσουμε είναι συγκεκριμένες. Παρόλα αυτά, νέα χαρακτηριστικά και βελτιώσεις μπορούν να προστεθούν στο μέλλον, έτσι ώστε να ενισχυθεί η εμπορικότητά της.