Optimización de la ingeniería de tráfico en el sector urbano con inteligencia artificial

• Autor: Sanchez Vasquez, Santos Leonardo
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Señor de Sipan
• Repositorio: USS-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uss.edu.pe:20.500.12802/15710
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12802/15710
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Aprendizaje automático; Inteligencia artificial; Tráfico; Redes neuronales; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01

La poca capacidad en infraestructura vial urbana y la baja eficiencia de control de tráfico han ocasionado accidentes y congestión vehicular, los cuales conllevan a la implementación de tecnologías de optimización de tráfico. Por ello, el presente estudio tiene como objetivo realizar una revisión sistemática de los métodos de optimización de la Ingeniería de Tráfico en el sector urbano con Inteligencia Artificial (IA). Se utilizaron bases de datos científicas como Scopus, ScienceDirect e IOPScience donde se aplicaron criterios de inclusión y exclusión para seleccionar revistas desde el 2020 al 2025 y centradas en el área de Ingeniería de tráfico e Inteligencia Artificial, que permitieron seleccionar 34 revistas científicas que sirvieron para el estudio destacando la base de datos ScienceDirect. Se evaluaron los métodos de optimización de tráfico urbano con IA los cuáles abarcó sus aplicaciones en diferentes países del mundo, destacando China con mayor cantidad de artículos, y su porcentaje de precisión. Los resultados evidenciaron que el uso del algoritmo de IA denominado YOLOv3 y CCTSDB permiten tener al 100% los valores de precisión en la predicción del tráfico urbano y el uso de la red neuronal basado en feromonas denominado WEMDI permite tener valores de precisión en simulaciones de tráfico al 98.09%. Concluyendo, que la IA es una herramienta potencial para la optimización del tráfico urbano permitiendo la reducción de accidentes, estrés de conductores, tiempo de espera y congestionamiento, además, la reducción de costos de combustible y grandes inversiones en aumento de capacidad de infraestructura vial.