Progettazione e realizzazione di un servizio di navigazione tramite Graph Neural Network

Questa tesi presenta il progetto “NavigaUnivpm”, un’applicazione innovativa sviluppata per migliorare l’esperienza di navigazione all’interno del campus universitario, sfruttando la realtà aumentata e tecnologie avanzate come le Graph Neural Networks (GNN). L’obiettivo principale è fornire indicazioni precise e tempestive agli utenti, facilitando il raggiungimento dei punti di interesse in modo rapido ed efficiente. Le GNN giocano un ruolo fondamentale nell’ottimizzazione del calcolo del percorso, permettendo di analizzare in modo intelligente i dati provenienti dai nodi e dagli archi della rete di navigazione, modellando relazioni complesse tra i punti di riferimento del campus. Grazie alla capacità della rete neurale di apprendere da strutture di grafi, il sistema è in grado di adattarsi dinamicamente ai cambiamenti nell’ambiente circostante, garantendo percorsi ottimizzati e personalizzati. La tesi affronta le sfide legate all’analisi dei requisiti, alla progettazione del sistema e all’integrazione del feedback degli utenti, con particolare attenzione all’impiego delle Graph Neural Network per migliorare l’efficienza della navigazione. Inoltre, viene discussa l’importanza dell’ottimizzazione delle prestazioni e della raccolta di dati per assicurare un servizio reattivo ed efficace, migliorando così l’esperienza accademica di studenti e visitatori. I risultati, ottenuti attraverso una serie di test e valutazioni, dimostrano come l’utilizzo delle GNN abbia contribuito a migliorare sensibilmente la precisione e l’usabilità del sistema, aprendo prospettive promettenti per ulteriori sviluppi dell’intelligenza artificiale applicata alla navigazione intelligente.