من خلال أعمال البحث والتطوير التي نجريها في تكنوبارك إسطنبول، نجلب تقنيات الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة وإنترنت الأشياء إلى قطاع النقل. وبفضل المشاريع المدعومة من TÜBİTAK وKOSGEB، نقود التحول الرقمي في القطاع.
نطوّر مشاريع الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة المدعومة من صناديق البحث والتطوير الوطنية.
نصمّم داخليًا خوارزميات إنترنت الأشياء والتلماتيك وتحسين المسارات.
يُختبر كل حل نطوّره ببيانات عملاء حقيقية قبل نقله إلى الميدان.
كلمة "RnD" في اسم شركتنا — Research & Development — هي اختيار واعٍ. البحث والتطوير هو جوهر فيتا؛ تُدار كل خطوة من خطوات تطوير منتجاتنا بشكل قائم على البحث.
نبتكر حلولًا علمية للمشكلات الحقيقية في قطاع النقل، ونحسّن باستمرار الخوارزميات التي نطوّرها. التقنيات التي نبنيها اليوم تشكّل أساس أنظمة النقل الذكية للغد.
مجالات أبحاثنانجري أبحاثًا في مجالات تتطلب خبرة تقنية عميقة لتحويل منظومة النقل.
نطوّر نماذج تعلم عميق للتنبؤ بالطلب وتحسين المسارات الديناميكي وتحليل سلوك السائقين.
نطوّر خوارزميات توجيه متقدمة وحلول تحسين متعددة القيود للنقل حسب الطلب.
نطوّر بنى تعالج تدفقات البيانات الضخمة من أجهزة الاستشعار الداخلية وأجهزة التلماتيك في الوقت الفعلي.
من خلال تحليل ملايين بيانات الرحلات، نكشف أنماط النقل ونماذج التنقل الحضري.
نبحث في البنية غير المتصلة أولًا، والأداء العالي بعرض نطاق منخفض، ومعالجة الخرائط في الوقت الفعلي.
نجري أبحاث تطوير حول بنى الخدمات المصغّرة، والتوسع التلقائي، وبنى السحابة المحسّنة من حيث التكلفة.
مشاريع البحث والتطوير التي نطوّرها انطلاقًا من مشكلات حقيقية في قطاع النقل، تشكّل أساس الميزة التنافسية لمنتجاتنا.
توجيه مركبات في الوقت الفعلي قائم على التعلم الآلي. زيادة كفاءة بنسبة 30%.
كشف التعب والسلوك الخطر باستخدام بيانات التلماتيك والكاميرا.
التنبؤ بالأعطال الميكانيكية وتحسين الصيانة باستخدام بيانات مستشعرات المركبات.
نموذج انبعاثات كربونية متعدد المتغيرات باستخدام نوع المركبة والإشغال وبيانات المسار.
بروتوكول ضغط تكيّفي لنقل الموقع دون فقدان عبر اتصال ضعيف.
بنية تحتية آمنة للوصول إلى الخدمة عبر رمز QR وNFC والتعرف البيومتري.
في فيتا، البحث والتطوير ليس وحدة معزولة؛ بل عملية متكاملة مع كل طبقة من دورة تطوير المنتج.
تُحلَّل المشكلات المحددة من خلال ملاحظات القطاع وآراء العملاء عبر مراجعة الأدبيات الأكاديمية.
تُطوَّر النماذج الأولية المبكرة في دورات سبرنت رشيقة. تحدد اختبارات A/B أفضل نهج للحل.
تُختبر الحلول في بيئة حقيقية، وتُقاس مقاييس الأداء، ويُتحقق من الدلالة الإحصائية.
تُدمج الحلول في المنتجات الحية عبر عمليات CI/CD. تتحول النتائج إلى طلبات براءات اختراع.
يُراقَب أداء النموذج باستخدام بيانات الإنتاج. تُغذّي نقاط البيانات الجديدة فرضيات البحث المستقبلية.
نحن منفتحون على التحدث مع الجامعات وشركات التكنولوجيا حول مشاريع البحث والتطوير المشتركة أو التعاون الأكاديمي أو نقل التكنولوجيا.