Tüm projeler

Other

Demiryolu katener direği yerleşimi, otomatikleştirildi

Günler süren uzman mühendislik işi, saniyelere indi.

Günlerden saniyelere · Mühendislik süresi

Bir demiryolu altyapı mühendislik firması Ağustos 2026 İş Akışı Otomasyonu ve Özel Yazılım Öne Çıkan
Otomasyon Python LLM Özel Yazılım
Demiryolu katener direği yerleşimi, otomatikleştirildi

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.

  1. Hat geometrisini (segment başlangıcı ve bitişi, eleman tipi, viraj yarıçapı ve cant) doğrudan mühendislik e-tablosundan okuyor.
  2. 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.
  3. 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.
  4. Hattı baştan sona tarayan ve virajlar ile yapıların gerektirdiği yerlerde aralığı sıkılaştıran açgözlü (greedy) bir algoritmayla her direği yerleştiriyor.
  5. 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.

Healthcare · Decoto International

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.

Görüntüle
Technology · Ottronic

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.

Görüntüle
Other · Bağımsız proje

Gelir İdaresi MCP Sunucusu

Türk vergi ve mevzuat sorularını yalnızca resmi devlet kaynaklarından yanıtlayan, sadece bilgi getirimi yapan bir MCP sunucusu - sıfır halüsinasyon.

Görüntüle
Technology · Fraunhofer IKS, Munich

Güvenlik Kritik Gereksinim Mühendisliğinde LLM'lerin Güvenilirliği

LLM desteğinin güvenlik kritik gereksinim mühendisliğinde doğruluk, verimlilik ve güveni nasıl etkilediğini ölçen yüksek lisans tez araştırması.

Görüntüle
Technology · Fraunhofer IKS, Munich

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.

Görüntüle
Technology · Bağımsız proje

Retrieval-Augmented Generation (RAG) Dokümantasyon Asistanı

PDF kütüphanelerini doğru ve kaynağa dayalı bir bilgi tabanına dönüştüren, Gemini destekli bir RAG asistanı.

Görüntüle
Technology · Technical University of Munich

Hukuki Madde Sınıflandırması için LLM Prompt Optimizasyonu

Kullanım Koşulları belgelerinde hukuki madde sınıflandırma doğruluğunu %20'ye kadar artıran bir prompt mühendisliği araştırması.

Görüntüle
Technology · Siemens

NLP ile Akıllı Sözleşme Analizi

İş sözleşmelerini inceleyen ve şirket politikalarına uygunluğu sağlamak için değişiklik öneren bir NLP sistemi.

Görüntüle
Other · Scoutium

Futbolcu Potansiyeli Tahmin Modeli

Gözlem niteliklerini okuyarak oyuncu yetenek düzeyini yaklaşık %85 doğrulukla tahmin eden bir makine öğrenmesi modeli.

Görüntüle
Other · Scoutium

Futbolcu Sıralama Sistemi

750'den fazla oyuncuyu sıralayan ve öne çıkan nitelikleri istatistiksel bir bonus eşiğiyle ödüllendiren nitelik tabanlı bir puanlama motoru.

Görüntüle
Other · Scoutium

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.

Görüntüle
Other · Turkish Airlines

Otomatik Aktarma Uçuşu Optimizasyonu

Tarife saatleri değiştiği anda 1000'den fazla uçuş arasında geçerli aktarmaları yeniden hesaplayan otomatik bir sistem.

Görüntüle
Other · Turkish Airlines

Uçuş Yolcu Sayısı Tahmini

Operasyonel uçuş özelliklerinden uçuş başına yolcu sayısını tahmin eden bir scikit-learn regresyon modeli.

Görüntüle
Technology · İstanbul Bilgi Üniversitesi

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.

Görüntüle
Finance & Fintech · CFA Poland (hackathon)

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.

Görüntüle
Other · Boğaziçi Üniversitesi Bilişim Kulübü (hackathon)

Otomatik ESG Puanlama Sistemi - HackBoğaziçi

Dört kazınmış veri kaynağından geliştirilen otomatik bir ESG puanlama motoru - 14 hackathon takımı arasında 2.'lik.

Görüntüle