La Inteligencia Artificial para ADAS y Vehículos Autónomos. Una revisión Sistemática

Resumen

Este estudio analiza la influencia de la inteligencia artificial (IA) en la transformación de la industria automotriz, centrándose en los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) y vehículos autónomos mediante una revisión sistemática de literatura basada en una metodología cualitativa y descriptiva. Se aplicó el protocolo PRISMA para garantizar un proceso riguroso y transparente en la selección y análisis de 50 artículos relevantes, extraídos de las bases de datos IEEE Xplore, Scopus y Scielo. Los resultados cuantifican que los algoritmos de aprendizaje profundo, especialmente redes neuronales convolucionales y variantes del modelo YOLO, alcanzan precisiones superiores al 90% en la detección de vehículos y objetos, con latencias inferiores a 35 ms y tasas de procesamiento sobre 30 FPS, impactando positivamente la seguridad y eficiencia de los sistemas ADAS y la conducción autónoma. No obstante, persisten limitaciones en la detección de peatones y señales, con precisiones alrededor del 30-35%, lo que destaca la necesidad de ampliar y diversificar los conjuntos de datos para entrenar estos modelos. También, se identifican desafíos críticos en términos de ciberseguridad, privacidad y robustez bajo condiciones adversas, que requieren soluciones integrales. Este trabajo aporta evidencia cuantificada que reafirma el papel fundamental de la IA en la movilidad segura y eficiente, impulsando la innovación tecnológica y señalando áreas prioritarias para futuras investigaciones.