Sistema de gestión de tráfico adaptativo con IoT y Edge Computing

Abstract

Este proyecto explora el uso de inteligencia artificial y Edge Computing para optimizar la gestión del tráfico urbano. A través de simulaciones en SUMO con datos de sensores IoT, se evalúan mejoras en congestión y emisiones de CO₂. Se comparan resultados entre modelos tradicionales y sistemas inteligentes. Los hallazgos demuestran el potencial del enfoque propuesto para ciudades más sostenibles y eficientes.

This project explores the use of artificial intelligence and Edge Computing to optimize urban traffic management. Through simulations in SUMO using IoT sensor data, improvements in congestion and CO₂ emissions are evaluated. Results are compared between traditional models and intelligent systems. The findings demonstrate the potential of the proposed approach for more sustainable and efficient cities.