Stefanoni Minutti, José LuisArenas Morán, ArturoSTEFANONI MINUTTI, JOSE LUIS; 842417Martínez Rivera, Luis Eduardo2025-06-052025-06-052025-02https://hdl.handle.net/20.500.12371/28727"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".pdfspaINGENIERÍA Y TECNOLOGÍATransporte y comunicaciones--Transporte automotor--Seguridad vial--Obras generalesSeguridad vial--Innovaciones tecnológicas--PlaneaciónEvaluación de riesgos--MétodosSistemas de reconocimiento de patrones--Procesamiento de datosAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Tesis de maestríaopenAccess