1. Giriş: Denizcilikte Yeni Bir Dönem

Deniz taşımacılığında verimlilik artık bir seçenek değil, zorunluluktur. Yakıt maliyetlerinin artışı ve karbon emisyonu düzenlemeleri, rotaların sadece “en kısa” değil, “en verimli” olmasını gerektiriyor. Bu projede, uydu verilerini yapay zeka algoritmalarıyla birleştirerek Ege Denizi için akıntıya duyarlı bir navigasyon motoru inşa ettim.

2. Veri Kaynağı: Copernicus Marine Service

Projenin temelini, Avrupa Birliği’nin Copernicus Marine Service uydularından gelen gerçek zamanlı oşinografik veriler oluşturuyor. xarray kütüphanesi ile işlediğim bu veriler, denizin her koordinatındaki akıntı hızını ve yönünü (uo ve vo vektörleri) milimetrik doğrulukla sağlıyor.

3. Matematiksel Optimizasyon

Ham akıntı verilerini geminin karşılaştığı gerçek dirence dönüştürmek için Pisagor teoremini kullanarak bileşke hız vektörlerini hesapladım.

Bu hesaplama, rotanın her noktasında geminin ne kadarlık bir dirençle karşılaşacağını önceden bilmemizi sağlıyor.

4. Algoritma: Akıllı Yol Bulma (Dijkstra)

Navigasyon motoru, denizi binlerce düğümden oluşan devasa bir graf (ağ) olarak görür. NetworkX kütüphanesini kullanarak geliştirdiğim modelde:

• Dinamik Maliyet: Akıntının güçlü olduğu bölgelere yüksek maliyet puanları atandı.
• Dijkstra Optimizasyonu: Algoritma, başlangıç ve bitiş noktası arasında en az dirençle karşılaşılan “en ekonomik” yolu hesaplar.
• Güvenlik: Karasal alanlar ve sığ sular algoritmik olarak engellenerek geminin karaya oturması imkansız hale getirildi.

5. Sonuç ve Sektörel Vizyon

Geliştirdiğim bu motor, sadece bir rota çizici değil, aynı zamanda bir yakıt tasarrufu asistanıdır. Bir sonraki aşamada bu sistemi; gerçek zamanlı hava durumu entegrasyonu ve gemi tipine göre yakıt tüketim analizi yapabilen tam kapsamlı bir SaaS platformuna dönüştürmeyi hedefliyorum.

Eğer denizcilik sektöründeyseniz ve bu teknolojinin operasyonel verimliliğinizi nasıl artırabileceğini konuşmak isterseniz, bana LinkedIn üzerinden ulaşabilirsiniz:

Linkedin

Proje reposu: GitHub