Other
Demiryolu katener direği yerleşimi, otomatikleştirildi
Günler süren uzman mühendislik işi, saniyelere indi.
Günlerden saniyelere · Mühendislik süresi
Zorluk
148 km uzunluğundaki bir yüksek hızlı demiryolu hattı boyunca 4.351 elektrikli (katener) direğinin yerleştirilmesi gerekiyordu. Direk aralığı kuralları sabit değildi: düz hatta direkler birbirinden en fazla yaklaşık 65 m uzakta durabiliyor, ancak keskin virajlarda bu mesafe 27 m'ye kadar daralabiliyordu; tam üst sınır ise viraj yarıçapı ve ray kantı (cant) değerine bağlı olarak 36 sayfalık bir referans tablosundan okunuyordu.
Hiçbir direk bir yapının üzerine yerleştirilemez. Yalnızca bu hatta bu, 166 hat segmenti boyunca 159 yapıdan kaçınmak anlamına geliyordu: 126 menfez, 10 viyadük, 9 üst geçit, 8 tünel ve 4 köprü.
Elle yapıldığında bu iş; bir e-tabloyu, 36 sayfalık bir PDF tablosunu ve bir yapı listesini çapraz kontrol edip her konumu bir çizim üzerinde işaretlemek, 148 km boyunca kilometre kilometre ilerlemek anlamına geliyordu. Günler sürüyor, ufak hatalar yapmak kolay oluyor ve hat tasarımı her değiştiğinde iş baştan başlıyordu.
Yaklaşımım
Firmanın kendi mevcut dosyalarından, hiçbir yeni veri girişi gerektirmeden işin tamamını yapan bir Python sistemi geliştirdim.
- Hat geometrisini (segment başlangıcı ve bitişi, eleman tipi, viraj yarıçapı ve cant) doğrudan mühendislik e-tablosundan okuyor.
- 36 sayfalık maksimum aralık PDF'ini, her şeyi yavaşlatan manuel referans arama işlemini ortadan kaldıracak şekilde, bir LLM kullanarak yapılandırılmış ve önbelleğe alınmış veriye dönüştürüyor.
- Yasak bölgeleri yapı listesinden türetiyor; art arda gelen satırların bir yapının başlangıcını ve bitişini, ayrı bir bitiş sütunu olmadan işaretlediği zorlu bir durumu da doğru şekilde ele alıyor.
- Hattı baştan sona tarayan ve virajlar ile yapıların gerektirdiği yerlerde aralığı sıkılaştıran açgözlü (greedy) bir algoritmayla her direği yerleştiriyor.
- Kilometre konumlarını gerçek X/Y koordinatlarına dönüştürüyor; inceleme için bir Excel dosyası ile doğrudan AutoCAD'de açılan DXF/DWG çıktıları üretiyor.
Doğruluk varsayılmadı, kanıtlandı. Çıktı; firmanın kendi mühendislerinin referans olarak elle yerleştirdiği 4.351 direk koordinatıyla doğrudan karşılaştırıldı ve geometri, yapı işleme, koordinat dönüşümü, yerleştirme mantığı ve çıktı formatını kapsayan 68 otomatik testle desteklendi.
Teknoloji yığını: Python, açgözlü (greedy) bir yerleştirme algoritması, LLM destekli PDF ayrıştırma ve Excel/DXF/DWG çıktısı.
Sonuç
Fark yaratan sonuçlar.
- Günlerden saniyelere
-
Mühendislik süresi
Günler süren manuel bir iş, tek bir komuta dönüştü.
- 4.351
-
Doğrulanan direk
Firmanın elle yerleştirdiği referans noktalarıyla karşılaştırıldı.
- 68
-
Otomatik test
Geometri, yerleştirme mantığı ve çıktı formatını kapsıyor.
- 148 km
-
Uçtan uca otomatikleştirilen hat
Projeniz için benzer sonuçlar mı istiyorsunuz?
Yukarıdaki her proje bir görüşmeyle başladı. Sizinkinin neye ihtiyacı olduğunu birlikte bulalım.
Keşfetmeye devam edin
Daha fazla proje.
D-Risk - Yapay Zekâ Destekli Şirket Profillemesiyle MedTech Pazaryeri
Medtech girişimlerini yatırımcılar ve uzman freelancer'larla buluşturan üç taraflı pazaryeri - eşleştirme yapay zekâ belge profillemesiyle yapılıyor.
Entegre LoRa Sensör İzleme ve Analitik Sistemi
LoRa çevresel sensörleri için gerçek zamanlı izleme ve analitik - ham veri alımından coğrafi konumlu kuraklık ve büyüme öngörülerine kadar.
Gelir İdaresi MCP Sunucusu
Türk vergi ve mevzuat sorularını yalnızca resmi devlet kaynaklarından yanıtlayan, sadece bilgi getirimi yapan bir MCP sunucusu - sıfır halüsinasyon.
Güvenlik Kritik Gereksinim Mühendisliğinde LLM'lerin Güvenilirliği
LLM desteğinin güvenlik kritik gereksinim mühendisliğinde doğruluk, verimlilik ve güveni nasıl etkilediğini ölçen yüksek lisans tez araştırması.
DSGENAI - Yapay Zekâ Güvenlik Gereksinimleri Mühendisliği Platformu
Yapay zekâ destekli güvenlik gereksinimleri platformunu modernize etme - Flask'tan Streamlit'e, GPT-5.1 ve kritik veri sızıntısı düzeltmeleri.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) Dokümantasyon Asistanı
PDF kütüphanelerini doğru ve kaynağa dayalı bir bilgi tabanına dönüştüren, Gemini destekli bir RAG asistanı.
Hukuki Madde Sınıflandırması için LLM Prompt Optimizasyonu
Kullanım Koşulları belgelerinde hukuki madde sınıflandırma doğruluğunu %20'ye kadar artıran bir prompt mühendisliği araştırması.
NLP ile Akıllı Sözleşme Analizi
İş sözleşmelerini inceleyen ve şirket politikalarına uygunluğu sağlamak için değişiklik öneren bir NLP sistemi.
Futbolcu Potansiyeli Tahmin Modeli
Gözlem niteliklerini okuyarak oyuncu yetenek düzeyini yaklaşık %85 doğrulukla tahmin eden bir makine öğrenmesi modeli.
Futbolcu Sıralama Sistemi
750'den fazla oyuncuyu sıralayan ve öne çıkan nitelikleri istatistiksel bir bonus eşiğiyle ödüllendiren nitelik tabanlı bir puanlama motoru.
Futbolcu Mevki Öneri Sistemi
750'den fazla oyuncunun niteliklerini mevkiye göre analiz eden ve alternatif bir rolde başarılı olacak oyuncuları öne çıkaran bir öneri sistemi.
Otomatik Aktarma Uçuşu Optimizasyonu
Tarife saatleri değiştiği anda 1000'den fazla uçuş arasında geçerli aktarmaları yeniden hesaplayan otomatik bir sistem.
Uçuş Yolcu Sayısı Tahmini
Operasyonel uçuş özelliklerinden uçuş başına yolcu sayısını tahmin eden bir scikit-learn regresyon modeli.
MS COCO 2014 Üzerinde Türkçe Görsel Altyazılama Kıyaslaması
Büyük ölçekli bir Türkçe görsel altyazılama kıyaslaması - 616.767 insan onaylı altyazı ve beş eğitilmiş görsel-dil modeli.
ESG Çeşitlilik ve Duygu Analizi Çözümü - CFA Poland Hackathonu
Cinsiyet çeşitliliğini ve haber duygu durumunu puanlayan bir ESG prototipi - 28 üniversiteden 44 takım arasında 2.'lik.
Otomatik ESG Puanlama Sistemi - HackBoğaziçi
Dört kazınmış veri kaynağından geliştirilen otomatik bir ESG puanlama motoru - 14 hackathon takımı arasında 2.'lik.