Optimización de la Semaforización Inteligente para la movilidad urbana con inteligencia artificial e IOT - Arce Solano, Marco Antonio (2024)
La eficiencia de la movilidad urbana es un gran problema en las ciudades modernas debido al constante aumento del tráfico de vehículos. Este estudio presenta una arquitectura innovadora para la optimización de la semaforización inteligente en entornos urbanos utilizando Inteligencia Artificial (IA) y la Internet de las Cosas (IoT). El objetivo principal es desarrollar un modelo que mejore la movilidad urbana mediante la integración de sensores de flujo vehicular y detección de peatones, aprovechando las capacidades predictivas de las Redes Neuronales Recurrentes (RNN). Se realizó un análisis de la literatura para identificar los fundamentos y avances en movilidad urbana inteligente, seguido del diseño de una arquitectura de información escalable, flexible y segura. La evaluación comparativa del modelo propuesto, utilizando un Análisis Multi-Criterio (MCA), mostró que la arquitectura supera a otros enfoques en términos de desempeño, escalabilidad, robustez, y flexibilidad, concluyendo en su factibilidad para su posterior implementación en entornos con desafíos crecientes de movilidad urbana.