Aplicación de inteligencia artificial en la evaluación de seguridad vial mediante la metodología iRAP y datos de auscultación de carreteras: estudio de caso en tres tramos carreteros del estado de Guanajuato
Date
2025-02
Authors
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Publisher
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
"La presente investigación analiza la aplicación de inteligencia artificial (IA) en la evaluación de la seguridad vial, integrando la metodología iRAP y datos de auscultación en tres tramos carreteros del estado de Guanajuato, México. Se adoptó un enfoque cuantitativo con análisis de datos como el Índice de Regularidad Internacional (IRI), profundidad de roderas, macrotextura y estadísticas de accidentes, utilizando herramientas de IA como K-means y modelos predictivos. Los resultados revelaron que tramos con altos valores de IRI, roderas profundas y macrotextura deficiente presentan mayor riesgo de siniestros, especialmente en zonas de alta velocidad y escasa señalización. Se identificaron cuatro clústeres de riesgo con características específicas, destacando áreas críticas que requieren intervenciones inmediatas, como mejoras en el pavimento e instalación de barreras. La IA permitió una evaluación proactiva, superando métodos tradicionales que dependen de datos históricos. A pesar de las limitaciones por la falta de información precisa sobre ubicación de accidentes y condiciones ambientales, se sugiere incorporar monitoreo y datos meteorológicos en futuros estudios. Esta investigación demuestra el potencial de la IA para transformar la gestión de la seguridad vial, facilitando decisiones informadas para infraestructuras más seguras y sostenibles".
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