Smart Cities: Control adaptativo de semáforos para optimización del tráfico

smart cities
IA
aprendizaje por refuerzo
optimización
Desarrollar un sistema basado en aprendizaje por refuerzo para controlar semáforos en una ciudad inteligente, con el objetivo de reducir los tiempos de espera y minimizar atascos en tiempo real.
Author

Sin Asignar

Published

June 4, 2025

Metodología

BBDD necesarias

  • Datos de tráfico en tiempo real (velocidad, densidad de vehículos).

  • Ejemplo: Datos públicos de movilidad urbana (por ej., en Madrid o Nueva York), Waze, OpenTraffic.