Caso de estudio de diseño de sistemas que explora cómo la simulación sintética de tráfico, señales de congestión y razonamiento asistido por IA podrían apoyar la coordinación adaptativa de semáforos.
Adaptive Traffic AI System
ConceptoDocumentación de concepto: todavía sin implementación.
El tráfico urbano suele gestionarse por intersección, pero la congestión se forma en redes completas. El sistema necesita razonar sobre la ciudad conectada.
El proyecto inicia con una simulación digital que genera datos sintéticos, prueba estrategias y evalúa comportamiento adaptativo de forma segura.
Stack: Python · Simulation · AI Planning · Data Modeling · Systems Design
Tradeoff
El control real de semáforos es de alto riesgo y no debe afirmarse sin datos validados, acceso a infraestructura y pruebas de seguridad.
Resultado
Enmarqué el proyecto como caso de estudio de diseño de sistemas y simulación antes de cualquier afirmación de despliegue real.
Tradeoff
La integración con una ciudad real suena impresionante, pero sin acceso y validación sería poco realista y difícil de probar.
Resultado
Partí de patrones sintéticos de congestión, entradas de simulación y métricas de evaluación para probar ideas de control adaptativo con seguridad.
Tradeoff
Optimizar una sola intersección puede mejorar una señal local mientras crea cuellos de botella en otras zonas.
Resultado
Traté la coordinación, restricciones, propagación de congestión y flujo a nivel red como partes centrales del diseño del sistema.
Este proyecto es un estudio documentado de diseño de sistemas. No hay una interfaz construida que mostrar, así que nada aquí se presenta como captura de pantalla.