Este artículo presenta una versión traducida y reescrita del sistema HODAC, un enfoque híbrido para el control dinámico adaptativo de señales de tráfico que combina aprendizaje profundo por refuerzo y optimización bayesiana para optimizar los tiempos de semáforo y mitigar la congestión en entornos urbanos.

Resumen ejecutivo: HODAC integra un agente DRL basado en una arquitectura Actor Critic similar a PPO junto con un módulo de Optimización Bayesiana que ajusta de forma automática hiperparámetros y políticas de control. El sistema procesa datos multimodales en tiempo real, modela la red vial como un grafo y toma decisiones de fases semafóricas para minimizar el retraso medio de los vehículos y maximizar el flujo vehicular. En simulaciones calibradas con datos reales y entornos SUMO se observan mejoras estimadas entre 15 y 20 por ciento en tiempos de viaje y reducciones significativas de emisiones respecto a soluciones tradicionales.

Arquitectura del sistema: HODAC consta de tres capas principales. La capa de ingestión normaliza datos de detectores, cámaras y GPS mediante escalado Z score y extrae los elementos críticos del flujo vehicular. El módulo de descomposición semántica emplea transformadores ajustados con datos históricos para estimar longitudes de cola, densidades, ratios de giro y demanda a corto plazo, y construye un grafo de la red vial. El motor híbrido de control opera en dos niveles: un agente DRL que decide duraciones de fases y cambios de ciclo en tiempo real y un optimizador bayesiano que ajusta hiperparámetros del agente y parámetros de la política global como longitud de ciclo y secuencia de fases.

Métodos y algoritmos: El agente DRL aprende en un entorno simulado SUMO calibrado interactuando por ensayo y error con un espacio de estados que incluye densidades, colas y tiempos de viaje. Sus acciones afectan fases y ciclos semafóricos y la función de recompensa penaliza el retraso medio y premia el rendimiento de la red. La optimización bayesiana utiliza un proceso gaussiano como modelo sustituto y funciones de adquisición tipo Expected Improvement para explorar de forma eficiente el espacio de hiperparámetros y políticas.

Validación y verificación: Para garantizar consistencia lógica y robustez, HODAC incorpora un motor de consistencia lógica que emplea técnicas de prueba automática de teoremas y un sandbox de verificación que simula escenarios extremos antes del despliegue. Esto permite detectar condiciones límite y mejorar la seguridad operativa del sistema.

Diseño experimental y datos: Las pruebas se realizaron en una malla urbana de 1 km por 1 km con 20 intersecciones en SUMO, calibrada con datos reales de conteo vehicular, velocidades y longitudes de cola. Las comparaciones se hicieron frente a control fijo, SCATS y un sistema DRL sin optimizador bayesiano. HODAC mostró mejoras consistentes, con reducciones de delay medio del orden del 18 por ciento respecto al DRL puro y aumentos de throughput en la red alrededor de 12 por ciento en condiciones de tráfico pico.

Escalabilidad y hoja de ruta: A corto plazo se propone un piloto de distrito, a medio plazo la expansión a áreas urbanas mayores con calibración automática y a largo plazo la integración con vehículos conectados y autónomos para una gestión coordinada del ecosistema de transporte. Se explorarán técnicas multiagente y meta learning para acelerar la adaptación a nuevos patrones de tráfico.

Impacto y aplicaciones comerciales: Este tipo de solución es un caso de uso avanzado de inteligencia artificial aplicada a infraestructuras críticas. Nuestra empresa Q2BSTUDIO, especialista en desarrollo de software y aplicaciones a medida, puede aportar la experiencia necesaria para llevar HODAC a producción mediante servicios completos que incluyen diseño de software a medida, despliegue en la nube y seguridad. Ofrecemos desarrollo de aplicaciones a medida y software a medida y soluciones de inteligencia artificial para empresas que requieren agentes IA y sistemas adaptativos integrados con plataformas existentes.

Servicios complementarios: Para garantizar un despliegue seguro y escalable, Q2BSTUDIO proporciona servicios de ciberseguridad y pentesting, servicios cloud aws y azure para alojamiento y orquestación, y capacidades de inteligencia de negocio con Power BI para monitorización y reporting. Estas capacidades convierten los datos de tráfico en paneles accionables y permiten una gobernanza efectiva del rendimiento del sistema.

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Conclusión: HODAC representa una evolución significativa en control semafórico adaptativo al combinar la capacidad de modelado y toma de decisiones del DRL con la eficiencia de búsqueda de la optimización bayesiana y con mecanismos formales de verificación. Q2BSTUDIO está preparada para transformar prototipos como HODAC en productos industriales con servicios de desarrollo a medida, integración cloud y seguridad operativa, acelerando la llegada de ciudades más eficientes y sostenibles.