IA & Tecnologia P&D

Um Algoritmo que Aprende.
Mais Inteligente a Cada Operação.

No coração do vitaRoute estão anos de trabalho em P&D. Ao contrário das soluções prontas no mercado, nosso algoritmo aprende, melhora a cada rodada e reconhece padrões exclusivos de sua operação.

Processo de Aprendizado RL em Tempo RealSimulação

Epoch

1

Pontuação de Otimização

42 / 100

Aprendendo…
977349240Início25%50%75%MetaPorcentagem de IteraçãoTradicional
DistânciaDuraçãoCapacidadeTráfegoHorárioPrioridadeCombustível+13

Motor de Reinforcement Learning

Um algoritmo RL que aprende com cada operação — simulando milhares de cenários em segundos para encontrar a rota mais eficiente.

P&D Financiado pelo TÜBİTAK

Desenvolvido com aprovação TÜBİTAK com código de projeto RL-SBRP, o algoritmo foi aprimorado dentro do Istanbul Technopark.

20+ Parâmetros Simultâneos

Uma arquitetura proprietária que otimiza distância, duração, capacidade, tráfego, prioridade, tipo de veículo e mais em uma única passagem.

Registrado & Protegido por PI

A estrutura do algoritmo é protegida por registro de propriedade intelectual. Não é código aberto — seus concorrentes não podem copiá-lo.

9.847+
Iterações de Treinamento
38%
Ganho Médio de Eficiência
20+
Parâmetros de Otimização
3
Ciclos de P&D TÜBİTAK
T

Financiado pelo TÜBİTAK

Código do Projeto: RL-SBRP

İT

Istanbul Technopark

Zona de Desenvolvimento Tecnológico

IP

Algoritmo Registrado

Propriedade Intelectual Protegida

RL

Reinforcement Learning

Motor de auto-aprendizado

Roadmap

A Evolução

Cada fase adiciona uma nova capacidade ao motor RL. Compartilhamos de forma transparente onde estamos e para onde vamos.

Fase 1 — Algoritmo Central

Q1 2026

Concluído

Arquitetura RL fundamental e primeiro ciclo de otimização estabelecidos.

Otimização de distância & duraçãoRestrição de capacidade do veículoOrdenação de rota com múltiplas paradasCorrespondência instalação–nóEquilíbrio de peso básico (função de custo)

Fase 2 — Motor de Restrições

Q2 2026

Concluído

Camada de restrições operacionais adicionada; suporte a múltiplos depósitos e distritos.

Suporte multi-depósito & multi-instalaçãoGerenciamento de nó prioritárioRegras de fronteira de distritoRestrições de janela de tempoClassificação de tipo de veículo

Fase 3 — Adaptação Setorial

Q3 2026 — Em Andamento

Em Andamento

Conjuntos de regras especializados para setores escolar, pessoal, VIP e logística.

Integração de escala de turnos de pessoalRegras de segurança de transporte escolarPrioridade VIP & correspondência de veículo de luxoOtimização de peso / volume logísticoAnálise de custo por distrito

Fase 4 — Inteligência em Tempo Real

Q1–Q2 2027

Planejado

Streaming de dados ao vivo e motor de re-otimização dinâmica.

Integração de dados de tráfego ao vivoRecalculação dinâmica de rotasFator de restrição climáticaSincronização de sistema ERP / RHOtimização de janela de tempo baseada em compromissos

Fase 5 — Motor de Auto-Aprendizado

Q3 2027 – Q1 2028

Planejado

Sistema de ponderação de parâmetros adaptativo que aprende com cada operação.

Aprendizado de perfil de comportamento do motoristaDetecção de densidade histórica & anomaliasLoop de feedback de satisfação do clienteOtimização multi-objetivo (custo + tempo + emissões)Pesos de parâmetros adaptativos (auto-ajuste)

Fase 6 — Inteligência Federada & Multimodal

2028+

Visão 2028+

Aprendizado entre setores e visão focada em sustentabilidade.

Aprendizado federado (compartilhamento de modelo entre empresas)Integração modal de transporte públicoPontuação de minimização de emissões de CO₂Prontidão de API para veículos autônomosSimbiose de dados B2B em tempo real

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