vitaRoute
Yapay Zeka & Ar-Ge Teknolojisi

Öğrenen Algoritma.
Her Operasyonda Daha Akıllı.

vitaRoute'un kalbinde yıllarca süren Ar-Ge çalışması yatıyor. Piyasadaki hazır çözümlerden farklı olarak algoritmamız her turda öğrenir, gelişir ve sizin operasyonunuza özgü kalıpları tanır.

Gerçek Zamanlı RL Öğrenme SüreciSimülasyon

Epoch

1

Optimizasyon Skoru

42 / 100

Öğreniyor…
977349240Başlangıç25%50%75%Hedefİterasyon YüzdesiGeleneksel
MesafeSüreKapasiteTrafikAçılış SaatiÖncelikYakıt+13

Reinforcement Learning Motoru

Her operasyondan öğrenen RL algoritması, binlerce senaryoyu saniyeler içinde simüle ederek en verimli rotayı bulur.

TÜBİTAK Destekli Ar-Ge

RL-SBRP proje kodu ile TÜBİTAK onaylı araştırma sürecinde geliştirilen algoritma, İstanbul Teknopark bünyesinde olgunlaştırıldı.

20+ Eş Zamanlı Parametre

Mesafe, süre, kapasite, trafik, öncelik, araç tipi ve daha fazlasını tek geçişte optimize eden proprietary mimari.

Tescilli & IP Korumalı

Algoritma yapısı fikri mülkiyet tescili ile koruma altında. Açık kaynak değil — rakipleriniz kopyalayamaz.

9.847+
Eğitim İterasyonu
%38
Ortalama Verimlilik Artışı
20+
Optimizasyon Parametresi
3
TÜBİTAK Ar-Ge Dönemi
T

TÜBİTAK Destekli

Proje Kodu: RL-SBRP

İT

İstanbul Teknopark

Teknoloji Geliştirme Bölgesi

IP

Tescilli Algoritma

Fikri Mülkiyet Korumalı

RL

Reinforcement Learning

Öz-öğrenen motor

Ekibimiz

Algoritmanın Arkasındaki İnsanlar

vitaRoute'u hayata geçiren Ar-Ge ekibi; optimizasyon teorisinden makine öğrenmesine, sistem mimarisinden veri bilimine kadar geniş bir uzmanlık yelpazesine sahip.

ST

Sarp Tardu Orduhan

Baş Araştırmacı & Proje Yöneticisi

KE

Kamil Erdem Özerten

RL Algoritma Mimarı

CT

Cem Temurçin

Kısıt Motoru & Sistem Mühendisi

ÖF

Ömer Faruk Başargan

Optimizasyon Araştırmacısı

ZB

Zehra Bak

Veri Bilimi & Analitik

YA

Yiğit Atçı

Backend & API Geliştirici

ÜA

Ümit Ali Sert

Altyapı & DevOps Mühendisi

+

Aramıza Katıl

Açık pozisyonlarımızı incele

Yol Haritası

Algoritmanın Evrimi

Her faz, RL motoruna yeni bir yetenek katıyor. Nerede olduğumuzu ve nereye gittiğimizi şeffaf biçimde paylaşıyoruz.

Faz 1 — Çekirdek Algoritma

Q1 2026

Tamamlandı

Temel RL mimarisi ve ilk optimizasyon döngüsü kuruldu.

Mesafe & süre optimizasyonuAraç kapasitesi kısıtıÇok durak rota sıralamaTesis–düğüm eşleştirmeTemel ağırlık dengesi (cost function)

Faz 2 — Kısıt Motoru

Q2 2026

Tamamlandı

Operasyonel kısıt katmanı eklendi; çok depo ve bölge desteği.

Çok depo & çok tesis desteğiÖncelikli düğüm yönetimiBölge sınırı (district rules)Zaman penceresi kısıtlarıAraç tipi sınıflandırması

Faz 3 — Sektör Adaptasyonu

Q3 2026 — Devam Ediyor

Devam Ediyor

Öğrenci, personel, VIP ve lojistik için özelleşmiş kural setleri.

Personel vardiya takvimi entegrasyonuÖğrenci taşıma güvenlik kurallarıVIP öncelik & lüks araç eşleştirmeLojistik ağırlık / hacim optimizasyonuBölge bazlı maliyet analizi

Faz 4 — Gerçek Zamanlı Zeka

Q1–Q2 2027

Planlandı

Canlı veri akışı ve dinamik yeniden optimizasyon motoru.

Canlı trafik verisi entegrasyonuDinamik rota yeniden hesaplamaHava durumu kısıt faktörüERP / HR sistem senkronizasyonuRandevu bazlı zaman penceresi optimizasyonu

Faz 5 — Öz-Öğrenen Motor

Q3 2027 – Q1 2028

Planlandı

Her operasyondan öğrenen adaptif parametre ağırlık sistemi.

Sürücü davranış profili öğrenimiTarihsel yoğunluk & anomali tespitiMüşteri memnuniyeti feedback loopÇok amaçlı optimizasyon (maliyet + süre + emisyon)Adaptif parametre ağırlıkları (self-tuning)

Faz 6 — Federe & Çok Modlu Zeka

2028+

Vizyon 2028+

Sektörler arası öğrenme ve sürdürülebilirlik odaklı vizyon.

Federated learning (şirketler arası model paylaşımı)Toplu taşıma modal entegrasyonCO₂ emisyon minimizasyonu skoruOtonom araç API hazırlığıGerçek zamanlı B2B veri simbiyozu

Algoritmamızı deneyin

Ar-Ge sürecinden doğan vitaRoute'u kendi operasyonunuzda test edin. 50 ücretsiz istek ile başlayın.