Este artículo presenta una versión revisada y traducida del estudio sobre Predicción del flujo de tráfico a través de la optimización mediante aprendizaje de refuerzo multiagente y redes neuronales de grafos, proponiendo un marco novedoso para optimizar el flujo vehicular en entornos urbanos complejos. La solución combina aprendizaje de refuerzo multiagente MARL con Graph Neural Networks GNN para dotar a cada semáforo de capacidad de aprendizaje local y, al mismo tiempo, proporcionar una visión contextual global que permite respuestas dinámicas frente a incidentes imprevistos y reducción significativa de la congestión.

Arquitectura del sistema y componentes clave: cada intersección se modela como un agente local que observa variables como volúmenes de tráfico, longitudes de cola y tiempos de espera, y decide acciones concretas como duraciones de fase. Una capa GNN actúa como coordinador global que agrega información de los agentes y genera un vector de contexto distribuido a cada agente. Empleamos una arquitectura GCN con varias capas para refinar progresivamente las representaciones de nodo y sintetizar el estado de la red urbana.

Función de recompensa y aprendizaje: la señal de recompensa para cada agente se diseña como una combinación ponderada de métricas de rendimiento de la red tales como reducción del tiempo medio de viaje, disminución del tiempo total de espera y aumento del throughput vehicular. Los pesos se ajustan mediante optimización bayesiana para priorizar metas concretas según objetivos de la ciudad. Para el entrenamiento utilizamos MADDPG, que extiende DDPG a entornos multiagente y permite políticas deterministas que incorporan el vector de contexto de la GNN como entrada adicional.

Diseño experimental y validación: las pruebas se llevaron a cabo en SUMO Simulation of Urban Mobility sobre una malla de ejemplo de 100 intersecciones, con escenarios variables de densidad y eventos atípicos como cierres de carril y accidentes. Los datos sintéticos de SUMO combinados con series reales como PeMS sirvieron para entrenar y validar el sistema. Las comparaciones se realizaron frente a control de tiempo fijo, sistemas adaptativos como SCATS y una alternativa RL centralizada.

Resultados preliminares: el enfoque MARL-GNN mostró reducciones promedio del tiempo de viaje del orden de 15 a 20 por ciento frente a estrategias tradicionales y una reducción estimada de emisiones de CO2 del 10 a 15 por ciento gracias a la disminución de congestión y paradas. Además se observó una mejora en el tiempo de convergencia respecto a RL centralizado y una reducción del tiempo total de espera por la mayor coordinación local-global.

Escalabilidad y ruta de despliegue: proponemos desplegar el sistema de forma incremental comenzando con pilotos de 20 intersecciones aprovechando infraestructura ciudadana existente, evolucionando a redes de 100 intersecciones con integración de feeds en tiempo real, y a largo plazo a despliegues a nivel de ciudad que interactúen con vehículos conectados y estrategias de gestión de demanda.

Contribución técnica y diferenciadores: la aportación principal es la combinación efectiva de control distribuido mediante MARL con un mecanismo robusto de intercambio de información global por medio de GNN. A diferencia de enfoques puramente centralizados o de MARL sin contexto global, este diseño ofrece escalabilidad, mayor estabilidad de aprendizaje y capacidad de anticipación frente a variaciones de la demanda.

Aplicaciones empresariales y servicios Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud. Ofrecemos soluciones integrales para trasladar prototipos avanzados como este a entornos productivos, integrando software a medida y agentes IA que optimizan operaciones urbanas y empresariales. Si su proyecto requiere desarrollo de aplicaciones a medida, podemos acompañarle desde el diseño hasta la puesta en marcha con equipos expertos en arquitectura de sistemas y despliegue en la nube. Conozca nuestras capacidades en desarrollo de aplicaciones y software a medida explorando servicios de desarrollo de aplicaciones.

Integración tecnológica y seguridad operativa: además del desarrollo de la solución MARL-GNN, Q2BSTUDIO proporciona servicios de ciberseguridad y pentesting para proteger la integridad de datos y la disponibilidad del sistema en entornos urbanos críticos. La protección de comunicaciones entre agentes, servidores GNN y APIs de datos en tiempo real es esencial para la resiliencia del servicio. También ofrecemos implementación y gestión en plataformas cloud como AWS y Azure para asegurar escalabilidad y continuidad operativa, consulte nuestras ofertas de servicios cloud aws y azure en Servicios cloud AWS y Azure.

Inteligencia de negocio y explotación de datos: la salida analítica del sistema puede integrarse con herramientas de inteligencia de negocio y dashboards de Power BI para la toma de decisiones de operadores y gestores urbanos. Q2BSTUDIO facilita pipelines de datos, modelos de análisis y visualización que transforman métricas de tráfico en insights accionables, potenciando la monitorización, reporting y planificación estratégica.

Casos de uso y beneficios esperados: reducción de tiempos de viaje y emisiones, mejor respuesta a incidentes, coordinación con servicios de emergencia y apalancamiento de datos para políticas de movilidad. Empresas y administraciones que adopten estas soluciones obtendrán ventajas en eficiencia operativa y calidad de vida urbana.

Conclusiones y próximos pasos: la sinergia entre MARL y GNN representa una vía prometedora para la optimización del tráfico urbano. Próximas líneas de trabajo incluyen refinamiento de la función de recompensa, exploración de arquitecturas GNN alternativas, incorporación de fuentes adicionales como clima y eventos, y pilotajes reales para validar robustez y retorno de inversión. Q2BSTUDIO está listo para acompañar instituciones y empresas en la implementación de estas innovaciones, desarrollando software y agentes IA a medida que integran ciberseguridad, servicios cloud y analítica avanzada.

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