Skip to content

miriyayy/JoyRideAI

Repository files navigation

🚀 JoyRideAI: Veri Odaklı, Konfor Odaklı Akıllı Şehir Ekosistemi

JoyRideAI, 32 saatlik yoğun bir hackathon sürecinde "İstanbul'un karmaşasına akıllı bir çözüm" mottosuyla geliştirildi. Projemiz, İBB Açık Veri Portalı'ndan alınan gerçek verilerle beslenen uçtan uca bir ulaşım ekosistemidir.


🌟 Vizyonumuz: Hız Değil, Konfor ve Sürdürülebilirlik

Klasik navigasyonlar sadece "A'dan B'ye en hızlı nasıl gidilir?" sorusuna odaklanırken, biz şu kritik soruya odaklandık:

"A'dan B'ye en az kalabalıkla ve maksimum konforla nasıl giderim?"

Bu yaklaşımla şunları hedefliyoruz:

  • Toplu Taşımayı Cazip Kılmak: Tek kişilik araç kullanımını azaltarak karbon salımını düşürmek.

  • Öngörülü Çözümler: "Bu kalabalıkta araca binebilir miyim?" stresini, AI destekli yoğunluk tahminiyle ortadan kaldırmak.

  • Operasyonel Verimlilik: İBB çözüm merkezlerine gelen "ek sefer" taleplerini, sorun oluşmadan önce tahmin edip çözmek.


🏗️ Proje Bileşenleri

Sistemimiz birbirini besleyen iki ana koldan oluşmaktadır:

1. 📱 Kullanıcılar İçin: Akıllı Mobil Asistan

Yolcuların stres ve yoğunluk seviyelerine göre rota seçebildiği mobil uygulama.

2. 🖥️ İBB İçin: Karar Destek Sistemi (Web)

Operatörlerin şehirdeki nabzı tuttuğu, AI'nın "Buraya ek sefer lazım" uyarısı verdiği yönetim paneli.


🧠 Algoritma ve Veri Bilimi Derinliği

Sistemin arkasında yatan matematiksel güç iki ana modülde toplanmıştır:

📈 Makine Öğrenmesi (Yoğunluk Tahmini)

İBB Açık Veri Portalı'ndan alınan saatlik yolcu verileriyle eğitilen modeller, %99.83 doğrulukla istasyon doluluğunu tahmin eder.

  • Kullanılan Algoritmalar: CatBoost, LSTM, XGBoost, Random Forest, SVM, DNN.

📍 Rota Optimizasyonu (Genetik Algoritma)

Duraklar arasındaki gerçek mesafeleri (OSRM) kullanarak en mantıklı rotayı hesaplar.


🛠️ Teknoloji Yığını

Sistem Mimarisi ve Kullanılan Teknolojiler

Katman Teknolojiler Kullanım Amacı
Veri & Yapay Zeka Python (Pandas, Scikit-learn, CatBoost, TensorFlow) Veri ön işleme, normalizasyon ve %99.83 doğruluklu yoğunluk tahmini
Backend FastAPI, Uvicorn ML modellerinin JSON formatında servis edilmesi ve yüksek performanslı API yönetimi
Frontend (Web) React.js, Tailwind CSS, Leaflet.js İBB operatörleri için gerçek zamanlı harita izleme ve karar destek paneli
Mobil React Native, Expo, React Navigation Vatandaşlar için anlık doluluk sorgulama ve akıllı rota önerileri
Mesafe Motoru OSRM (Open Source Routing Machine) Gerçek yol mesafelerini kullanarak %0 hata paylı rota optimizasyonu

📂 Proje Dizini

  • 📂 app/ - Mobil Uygulama kaynak kodları.

  • 📂 web/ - Web Kontrol Paneli kaynak kodları.

  • 📂 GA-mesafe hesabı/ - Rota optimizasyon algoritmaları.

  • 📂 hackathon-api/ - Python API servisleri.

  • 📄 catboost_model.cbm - En iyi performans veren tahmin modelimiz.


JoyRideAI | Tech Istanbul Hackathon 2025 - Yolculuğunu şansa değil, yapay zekaya bırak. 🚇✨

About

JoyRideAI | Tech Istanbul Hackathon 2025: A comfort-oriented, intelligent navigation and decision support platform developed for Istanbul's public transportation ecosystem.

Resources

Stars

1 star

Watchers

0 watching

Forks

Releases

No releases published

Packages

 
 
 

Contributors