Ein Lernender Algorithmus.
Smarter mit jeder Operation.
Im Kern von vitaRoute stecken jahrelange F&E-Arbeit. Im Gegensatz zu fertigen Lösungen auf dem Markt lernt unser Algorithmus jede Runde, verbessert sich und erkennt Muster, die für Ihren Betrieb einzigartig sind.
Epoch
1
Optimierungsscore
42 / 100
Reinforcement-Learning-Motor
Ein RL-Algorithmus, der aus jeder Operation lernt — tausende von Szenarien in Sekunden simuliert, um die effizienteste Route zu finden.
TÜBİTAK-gefördertes F&E
Unter TÜBİTAK-Genehmigung mit Projektcode RL-SBRP entwickelt, wurde der Algorithmus innerhalb des Istanbul Technopark gereift.
20+ Simultane Parameter
Eine proprietäre Architektur, die Distanz, Dauer, Kapazität, Verkehr, Priorität, Fahrzeugtyp und mehr in einem einzigen Durchgang optimiert.
Registriert & IP-Geschützt
Die Algorithmusstruktur ist durch Schutzrecht registriert. Kein Open Source — Ihre Wettbewerber können es nicht kopieren.
TÜBİTAK-Gefördert
Projektcode: RL-SBRP
Istanbul Technopark
Technologieentwicklungszone
Registrierter Algorithmus
IP-Geschützt
Reinforcement Learning
Selbstlernender Motor
Roadmap
Die Evolution
Jede Phase fügt dem RL-Motor eine neue Fähigkeit hinzu. Wir teilen transparent, wo wir stehen und wohin wir gehen.
Phase 1 — Kernalgorithmus
Q1 2026
Grundlegende RL-Architektur und erster Optimierungszyklus etabliert.
Phase 2 — Constraint Engine
Q2 2026
Operationelle Einschränkungsschicht hinzugefügt; Multi-Depot- und Bezirksunterstützung.
Phase 3 — Branchenanpassung
Q3 2026 — In Bearbeitung
Spezialisierte Regelsets für Schüler-, Personal-, VIP- und Logistiksektoren.
Phase 4 — Echtzeit-Intelligenz
Q1–Q2 2027
Live-Datenstreaming und dynamischer Re-Optimierungs-Motor.
Phase 5 — Selbstlernender Motor
Q3 2027 – Q1 2028
Adaptives Parametergewichtungssystem, das aus jeder Operation lernt.
Phase 6 — Föderierte & Multimodale Intelligenz
2028+
Branchenübergreifendes Lernen und nachhaltigkeitsorientierte Vision.