Resumen ejecutivo: Este artículo presenta AVRARL, un enfoque novedoso para la asignación adaptativa de recursos en redes Vehicle-to-Everything V2X basado en un marco de Aprendizaje Reforzado por Agentes Múltiples MARL. A diferencia de las estrategias tradicionales centralizadas o reglas fijas, AVRARL aprende de forma autónoma y descentralizada a negociar y asignar recursos entre vehículos para distintas aplicaciones V2X como alertas de seguridad, información de tráfico e infotainment, mejorando la eficiencia de la red y la experiencia del usuario en entornos urbanos complejos.

Introducción: La creciente adopción de vehículos conectados exige esquemas de asignación de recursos que se adapten a demandas dinámicas y heterogéneas. Los métodos convencionales con control centralizado o priorización estática no responden bien a variaciones repentinas como congestión, emergencias o cambios en la mezcla de aplicaciones. AVRARL aborda estas limitaciones mediante una arquitectura descentralizada donde cada vehículo actúa como agente inteligente que negocia recursos en tiempo real.

Arquitectura del sistema y metodología: El sistema modela la red V2X como un proceso de decisión de Markov MDP en tiempo discreto. El espacio de estados incluye posición, velocidad, aceleración, densidad de tráfico en un radio R y el estado actual de asignación de recursos por aplicación (ancho de banda, latencia). Cada vehículo es un agente implementado con Deep Q Network DQN y entrenado en un esquema tipo Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient MADDPG que permite ejecución descentralizada sin necesidad de conocer el estado global. El espacio de acciones contempla niveles de petición de recurso por aplicación: bajo, medio y alto. La función de recompensa Ri(st, ait) = sum_j [ wj * QoSj(st+1) ] - c * ResourceConsumption(ait, st+1) penaliza latencias que exceden umbrales para aplicaciones críticas y recompensa el uso eficiente de recursos, donde wj pondera la importancia de cada servicio con seguridad más alta que información y entretenimiento, y c penaliza el consumo innecesario.

Diseño experimental y resultados: Las pruebas se realizaron en un entorno SUMO con 100 vehículos y cinco tipos de aplicaciones V2X: alertas de seguridad, actualizaciones de tráfico, navegación, streaming multimedia y diagnóstico. Se comparó AVRARL frente a priorización estática y un controlador centralizado según métricas de latencia media por vehículo, utilización de recursos, frecuencia de alertas de colisión y throughput. Parámetros de entrenamiento: 10000 episodios, tasa de aprendizaje 0.001, factor de descuento 0.95. Resultados destacados: AVRARL redujo la latencia media de 85.2 ms y 78.9 ms en los baselines a 61.3 ms, elevó utilización de recursos a 88.7%, aumentó throughput a 28.4 Mbps y disminuyó alertas de colisión a 7.8 en los escenarios simulados. Estas mejoras representan una disminución de latencia cercana al 30%, incremento significativo en aprovechamiento de recursos y reducción de incidentes, con una estimación de aumento en seguridad urbana entre 15 y 20% y reducción de latencia entre 25 y 30%.

Escalabilidad y hoja de ruta de implementación: Corto plazo 1-2 años: demostradores en entornos controlados con infraestructuras SDN y flotas pequeñas de 10-20 vehículos. Medio plazo 3-5 años: integración con plataformas telemáticas comerciales y despliegues piloto en ciudades, apoyándose en edge computing para reducir latencias. Largo plazo 5-10 años: integración con arquitecturas 5G y posteriores, sistemas V2X a escala urbana que incorporen datos en tiempo real de sensores de ciudad inteligente.

Verificación y robustez: AVRARL fue validado mediante escenarios de tráfico no vistos durante el entrenamiento, mostrando consistencia en métricas clave. El enfoque MADDPG favorece cooperación estable entre agentes evitando comportamientos egoístas que degraden el sistema. Trabajos futuros incluyen manejo de casos extremos, detección y mitigación de agentes maliciosos y pruebas en entornos físicos con heterogeneidad de hardware.

Aplicaciones prácticas y sinergias con Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO es una empresa especializada en desarrollo de software a medida, aplicaciones a medida e inteligencia artificial, con experiencia en ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio y soluciones de automatización. Podemos ayudar a integrar AVRARL en plataformas reales, adaptando modelos y desplegando infraestructuras edge y cloud. Para proyectos de desarrollo de aplicaciones y software personalizado visite Desarrollo de aplicaciones y software multicanal y para soluciones de inteligencia artificial y servicios IA para empresas consulte Soluciones de inteligencia artificial. Q2BSTUDIO también ofrece servicios de seguridad y pruebas avanzadas para proteger redes V2X frente a amenazas, y capacidades de inteligencia de negocio y visualización con Power BI para explotar los datos generados por la flota.

Palabras clave y posicionamiento: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi. Estas capacidades permiten desplegar soluciones V2X robustas, seguras y escalables que integren analítica avanzada, agentes IA y gestión de infraestructura cloud para maximizar eficiencia operativa.

Conclusión: AVRARL demuestra que el Aprendizaje Reforzado Multiagente es una alternativa viable y eficaz para la asignación adaptativa de recursos en redes V2X, con beneficios medibles en latencia, uso de recursos y seguridad vial. Combinando esta tecnología con la experiencia en desarrollo a medida y servicios cloud y de inteligencia artificial que ofrece Q2BSTUDIO es posible acelerar la adopción en entornos reales, impulsando ciudades más inteligentes y sistemas de transporte más seguros.

Contacto: Si desea explorar una prueba de concepto, integración de agentes IA para su flota o servicios de ciberseguridad y cloud, el equipo de Q2BSTUDIO está disponible para evaluar requisitos y diseñar una solución a medida que incluya despliegue edge, integración con plataformas telemáticas y reporting con herramientas como Power BI.