Perinet
İletişime geçin

Öz kaynaklı · Kuruluş Haziran 2026 · Türkiye

Karmaşık sistemleri keşfedilebilir kılıyoruz.

Perinet, karmaşık sistemleri insanların görebileceği, değiştirebileceği ve deneyebileceği hâle getiren yazılımlar geliştirir. Bugün iki ürün, ikisi de yayında: ilkokuldan üniversiteye eğitim için Perinet Learning, toplu taşıma planlaması için Perinet Mobility.

Canlı demolar

Ürünleri görün Bize yazın

Kısaca Perinet

Kuruluş
Haziran 2026
Aşama
Öz kaynaklı / Erken aşama
Ürün hatları
Learning · Mobility
Kurucu
Ahmet Ertuğrul Arık
Merkez
Türkiye

01Neden Perinet

Karmaşık sistemler, durağan araçlar.

Dijital araçlar karmaşık sistemleri çoğu zaman durağan bırakır: ekrana taşınmış bir ders kitabı, bir kez çizilip rafa kaldırılmış bir hat ağı. Perinet farklı bir fikir üzerine kurulu: insanlar parametreleri değiştirebildiğinde, sonuçları gözlemleyebildiğinde, seçenekleri karşılaştırabildiğinde ve keşfederek öğrenebildiğinde daha çok anlar, daha iyi karar verir. Bu, dalgaları çalışan bir öğrenci için de bir dolmuş ağını yeniden tasarlayan bir planlamacı için de geçerli.

02Yaklaşım

Tek çekirdek, iki ürün.

Learning ve Mobility aynı yetkinlikler üzerinde çalışır: etkileşimli simülasyon, optimizasyon ve görselleştirme. Yeni ürün hatları da aynı çekirdekten büyür.

  • Etkileşimli simülasyon ve görselleştirme

    Sanal laboratuvarlar, keşfedilebilir modeller, etkileşimli haritalar ve 3B arazi görünümü.

    • Learning
    • Mobility

    Canlı

  • Gerçek ağlarda optimizasyon

    Gerçek yol grafı üzerinde OR-Tools ile araç rotalama, 2-opt sıralama ve deneysel bir genetik algoritma.

    • Mobility

    Canlı

  • Arazi ve enerji modelleme

    30 m yükseklik verisi üzerinde elektrikli minibüsler için yöne bağlı bir enerji modeli; açık araştırma olarak yayımlandı.

    • Mobility

    Canlı

  • Veri akışları ve açık standartlar

    KML, Shapefile, Excel, PDF ve Netcad dosyalarını içe aktarır; KMZ ve GTFS olarak dışa aktarır.

    • Mobility

    Canlı

  • Uyarlanabilir, yapay zekâ destekli öğrenme

    Kişiselleştirilmiş açıklamalar, uyarlanabilir alıştırmalar ve yapılandırılmış geri bildirim.

    • Learning

    Geliştiriliyor

  • Makine öğrenmesi ve derin öğrenme

    Kurucunun jeo-uzamsal uygulamalarda yayımlanmış derin öğrenme araştırmaları üzerine: çekirdeğin bir sonraki yönü.

    • Çekirdek

    Ufukta

03Ürünler

İki ürün, bugün yayında.

Her ürün Perinet çekirdeğini bir alana uygular: öğrenciler için bilimsel kavramlar, planlamacılar için ulaşım ağları. İkisinin de şu an açıp deneyebileceğiniz, herkese açık canlı demoları var.

04Perinet Learning

Görerek, keşfederek ve etkileşerek öğrenme.

Temel öğrenmeden ileri yapay zekâ kavramlarına kadar Perinet Learning, eğitimin farklı aşamaları için etkileşimli deneyimler üretir.

Üç demo da bugün herkese açık. Arayüzleri Türkçe.

Hedef

Fizik, kimya, matematik, biyoloji ve makine öğrenmesinin bütün kavramları, etkileşimli animasyonlarla öğrenilebilir.

  • Fizik18 konu yayında · 11. sınıf
  • Kimya8 konu yayında · 11. sınıf
  • Makine öğrenmesi26 modül yayında
  • Matematik2. sınıf etkinlikleri yayında
  • BiyolojiPlanlanıyor

Neden Perinet Learning

Ezber için değil, anlamak için.

  • Tasarımı gereği etkileşimli

    Öğrenciler yalnızca okuyarak değil; değiştirerek, deneyerek ve gözlemleyerek öğrenir.

  • Yapay zekâ destekli kişiselleştirme

    Öğrenme içeriği öğrencinin yaşına, düzeyine ve ilerlemesine uyum sağlayabilir.

  • Görsel açıklamalar

    Soyut kavramlar animasyonlara, diyagramlara, simülasyonlara ve etkileşimli modellere dönüşür.

  • İlkokuldan üniversiteye

    Aynı öğrenme yaklaşımı farklı yaşlara ve karmaşıklık düzeylerine uygulanır.

Geliştiriliyor

Yapay zekâ destekli öğrenme

Kişiselleştirilmiş açıklamalar, uyarlanabilir alıştırmalar, yapılandırılmış geri bildirim, etkileşimli simülasyonlar ve rehberli keşif için yapay zekâ destekli öğrenme akışları geliştiriyoruz.

  1. Anla

    Yapay zekâ, öğrencinin düzeyini ve öğrenme hedefini yorumlamaya yardım eder.

  2. Etkileş

    Kavramlar etkileşimli görselleştirmeler, simülasyonlar, alıştırmalar ve etkinliklerle sunulur.

  3. Öğren

    Öğrenciler açıklamalar, geri bildirim ve adım adım uyarlanan öğrenme deneyimleri alır.

05Perinet Mobility

Gerçek yollar ve gerçek arazi üzerinde toplu taşıma planlaması.

Belediyeler, planlamacılar ve ulaşım işletmecileri için yapay zekâ destekli toplu taşıma planlama, ağ analizi ve rota optimizasyonu platformu.

Demo herkese açık; Türkçe ve İngilizce kullanılabilir. Düzenleme ve optimizasyon, giriş gerektiren ayrı bir planlama çalışma alanında yapılır.

Ekranlar: yükseklik Copernicus DEM GLO-30 (ESA/Airbus) · görüntü © Esri, Maxar, Earthstar Geographics · harita © OpenStreetMap katkıcıları.

Neden Perinet Mobility

Ağın gerçek hâli üzerine kurulu.

  • Ağ analizi

    Hatlar, duraklar ve mahalleler tek haritada; mahalle bazında hizmet kapsaması ve hat başına istatistiklerle.

  • Rota optimizasyonu

    OR-Tools araç rotalama, 2-opt sıralama ve deneysel bir genetik algoritma; maliyet olarak mesafe, seyahat süresi ya da enerji.

  • Araziye duyarlı enerji

    30 m yükseklik verisi üzerinde elektrikli minibüsler için yöne bağlı bir enerji modeli; açık bir araştırma paketinde (yeni sekmede açılır) belgelenmiştir.

  • Standart çıktılar

    Yayımlanan her hat Google Earth için KMZ olarak, ağın tamamı ise toplu taşıma verisinin standart biçimi GTFS olarak indirilebilir.

Nasıl çalışır

Ham veriden yayımlanmış ağa.

Planlama, sürümlenen bir taslak üzerinde yapılır. Bir planlamacı onaylamadan ve kalite denetimleri geçilmeden hiçbir değişiklik herkese açık haritaya ulaşmaz.

  1. İçe aktar

    KML, Shapefile, Excel, PDF ve Netcad dosyalarındaki güzergâh çizimleri, durak kayıtları ve sokak verileri tek bir yol ağı modelinde birleştirilir.

  2. Optimize et

    Optimizasyon önerileri gerçek yol grafı üzerinde hesaplanır ve haritada mevcut ağla karşılaştırılır.

  3. Yayımla

    Onaylanan öneri otomatik kalite denetimlerinden geçer ve herkese açık haritanın yeni sürümü olarak yayımlanır.

06İlerleme

Şimdiden yayında.

Bir fikir değil: dört canlı demo ve bir canlı pilot. Fen, matematik, makine öğrenmesi ve toplu taşıma planlaması alanlarında etkileşimli yazılımlar geliştiriyor ve test ediyoruz.

Sayılar her canlı demoda yayımlandığı hâliyle, Ekim 2026.

  1. Haziran 2026

    Perinet kuruldu

    Öz kaynaklı, Türkiye’de.

  2. Ekim 2026 · Bugün

    Yayında ve herkese açık

    • İki ürün hattında dört canlı demo
    • Canlı pilot: Ürgüp dolmuş ağı, 6 hatta 130 durak
    • Araziye duyarlı enerji üzerine açık araştırma paketi

  3. Sırada

    Çekirdeği büyütmek

    • Fizik, kimya, matematik, biyoloji ve makine öğrenmesinin tüm kavramları etkileşimli animasyonla Hedef
    • Yapay zekâ destekli öğrenme akışları Geliştiriliyor
    • Makine öğrenmesi ve derin öğrenme çalışmaları Ufukta

07Hakkında

Ürünleri yayında, erken aşamada bir şirket.

Perinet, Haziran 2026’da Türkiye’de kurulmuş, erken aşamada ve öz kaynaklı bir şirkettir. Karmaşık sistemlerin kavranmasının zor olduğu iki alanda etkileşimli yazılım geliştiriyoruz: eğitim ve toplu taşıma.

Perinet Learning, yapay zekânın, etkileşimli görselleştirmenin, simülasyonların ve uyarlanabilir geri bildirimin zor konuları anlamayı nasıl kolaylaştırabileceğini araştırır. Perinet Mobility ise ağ analizini ve rota optimizasyonunu toplu taşıma planlamasına taşır; işe belediyenin güzergâh, durak ve sokak verileri üzerine kurulu Ürgüp (Kapadokya) dolmuş ağıyla başladı.

Aynı çekirdek büyümeye alan bırakıyor: kurucunun araştırmalarına dayanan makine öğrenmesi ve derin öğrenme, keşfettiğimiz bir sonraki yön.

Kurucu–ürün uyumu

  • Perinet Learning

    Eğitim

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi lisansı, 2013’ten beri yükseköğretimde ders verme ve sekiz yıla yakın bir üniversite uzaktan eğitim merkezi koordinatörlüğü.

  • Perinet Mobility

    Arazi ve jeo-uzamsal

    Uzaktan algılama ve CBS doktorası; arazi ve yükseklik modellemesi ile İHA fotogrametrisi üzerine araştırmalar.

  • Sırada · ML ve derin öğrenme

    Derin öğrenme araştırması

    İHA irtifa tahmini, GNSS olmadan konumlandırma, yanmış alan tespiti ve uydu görüntüsü süper çözünürlüğü üzerine yayımlanmış derin öğrenme çalışmaları.

Hadi konuşalım.

Perinet Learning ya da Perinet Mobility hakkında sorunuz, geri bildiriminiz ya da iş birliği fikriniz mi var? Size uyan konuşmayı seçin ya da doğrudan yazın.

[email protected]