Mejora del Tráfico Urbano en la Ciudad de México Mediante Tecnologías Avanzadas de IA en semáforos

Authors

  • Karim Arellno Hernandez La Salle México
  • Hector Alejandro Arceo Molina
  • Samuel Díaz Leon
  • Zizilia Zamudio Beltrán

Keywords:

Trafico, Inteligencia Artificial, Algoritmo

Abstract

En numerosas ciudades, incluida la Ciudad de México (CDMX), el tráfico generado por semáforos mal sincronizados es un problema persistente y creciente. En la CDMX, se estima que una persona puede pasar hasta 12 días al año atrapada en el tráfico debido a la falta de eficiencia en los cruces semaforizados. Esta propuesta se centra en la implementación de algoritmos avanzados y redes neuronales (IA) en los semáforos de la CDMX con el fin de mejorar la eficiencia de cada cruce y optimizar el flujo vehicular. Con esta tecnología, se abordan tres problemas principales: la reducción de la congestión vehicular, la mejora de las respuestas en situaciones de emergencia y la disminución de las emisiones de gases de efecto invernadero.

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Published

2024-10-11

How to Cite

Arellno Hernandez, K., Arceo Molina, H. A., Díaz Leon, S., & Zamudio Beltrán, Z. (2024). Mejora del Tráfico Urbano en la Ciudad de México Mediante Tecnologías Avanzadas de IA en semáforos. Memorias Del Concurso Lasallista De Investigación, Desarrollo E innovación, 11(1), 6–10. Retrieved from https://revistasinvestigacion.lasalle.mx/index.php/mclidi/article/view/4151

Issue

Section

Diseño y Tecnología

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