Aplicación de inteligencia artificial y Big Data en la optimización de proyectos viales para la disminución de la accidentalidad en Bogotá

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dc.contributor.advisorZabala Vargas, Sergio Andrés
dc.contributor.authorDuque Yague, Sergio Alejandro
dc.contributor.authorSastoque Caro, Cesar Fernando
dc.coverage.spatialBogotá D.C.
dc.date.accessioned2026-05-12T19:29:34Z
dc.date.issued2026-01-09
dc.descriptionProponer estrategias basadas en inteligencia artificial, Big Data y ciencia de datos que permitan mejorar el monitoreo, la predicción y la gestión de siniestros viales en la localidad de Kennedy en la intersección de la Av. BOYACA con Calle 13, Bogotá, durante el período 2024–2025, a partir del análisis de datos históricos y la identificación de factores críticos de riesgo vial.
dc.description.abstractLa siniestralidad vial se ha consolidado como una de las principales problemáticas asociadas a la movilidad urbana y la salud pública a nivel mundial, generando impactos significativos en términos sociales, económicos y territoriales. A pesar de los avances normativos y de las estrategias implementadas en distintos países, los accidentes de tránsito continúan siendo una de las principales causas de mortalidad, afectando de manera desproporcionada a los usuarios viales más vulnerables, como peatones, motociclistas y ciclistas (Salud, 2025). Esta situación resulta especialmente crítica en ciudades de países en desarrollo, donde el crecimiento acelerado del parque automotor y las limitaciones de la infraestructura vial incrementan los niveles de riesgo. Bogotá, como principal centro urbano del país, concentra una proporción significativa de la accidentalidad vial a nivel nacional. Durante el año 2022, la ciudad registró una tasa de mortalidad de 6,8 muertes por cada 100.000 habitantes, con un total de 536 víctimas fatales, siendo los motociclistas, peatones y ciclistas los actores viales más afectados (Movilidad, 2022). Aunque estas cifras resultan inferiores en comparación con otras ciudades del país, continúan evidenciando la persistencia de condiciones de riesgo asociadas al comportamiento de los actores viales y a las características de la infraestructura urbana. Frente a este panorama, la presente investigación tiene como objetivo analizar la siniestralidad vial en la ciudad de Bogotá mediante el uso de tecnologías basadas en inteligencia artificial y Big Data, con el fin de identificar patrones de riesgo, puntos críticos y factores asociados a la ocurrencia de accidentes de tránsito
dc.format.extent64 páginas
dc.identifier.citationDuque, S. A.,& Sastoque Caro, C. (2026). Aplicación de inteligencia artificial y Big Data en la optimización de proyectos viales para la disminución de la accidentalidad en Bogotá. [Monografía, Corporación Universitaria Minuto de Dios - UNIMINUTO]. Repositorio UNIMINUTO.
dc.identifier.urihttps://repository.uniminuto.edu/handle/10656/23760
dc.language.isoes
dc.publisherCorporación Universitaria Minuto de Dios – UNIMINUTO
dc.publisher.departmentPosgrado (Virtual)
dc.publisher.programEspecialización en Gerencia de Proyectos
dc.rightsAcceso Abierto - http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.keywordsSiniestralidad vial
dc.subject.keywordsBig data
dc.subject.keywordsMovilidad
dc.subject.keywordsAforo vehicular
dc.titleAplicación de inteligencia artificial y Big Data en la optimización de proyectos viales para la disminución de la accidentalidad en Bogotá
dc.typeMonografía
dc.type.coarthesis
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Obtenido de CONSTRUCCIÓN DE UN MODELO ANALÍTICA DE DATOS A TRAVÉS DE LA PLATAFORMA POWER BI QUE PERMITA A LA DIRECCIÓN DE TRÁNSITO DE BUCARAMANGA LA.   Garnica, Y. G. (2023). CONSTRUCCIÓN DE UN MODELO ANALÍTICA DE DATOS A TRAVÉS DE LA PLATAFORMA POWER BI QUE PERMITA A LA DIRECCIÓN DE TRÁNSITO DE BUCARAMANGA LA. CONSTRUCCIÓN DE UN MODELO ANALÍTICA DE DATOS A TRAVÉS DE LA PLATAFORMA POWER BI QUE PERMITA A LA DIRECCIÓN DE TRÁNSITO DE BUCARAMANGA LA. Jaimes-Quintanilla, M., & Zabala-Vargas, S. (2024). Inteligencia artificial en la gestión de proyectos: Caso construcción y obra civil. European Public & Social Innovation Review, 9, 1-21. https://doi.org/10.31637/epsir-2024-1615 Jaimes-Quintanilla, M., & Zabala-Vargas, S. (2025). Apropiación de tecnologías emergentes en el sector de obra civil: Un análisis cualitativo. En Ciencia Transdisciplinar en la Nueva Era Edición 4 (4.a ed.). Editorial Instituto JEREZ, A. S. (2024). 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