Esta revisión explora los avances recientes en la seguridad del gas hidrógeno (H2) a través de la lente de las técnicas de inteligencia artificial (IA). A medida que el hidrógeno gana prominencia como fuente de energía limpia, garantizar su manejo seguro se vuelve primordial. El documento evalúa críticamente la implementación de metodologías de IA, incluyendo redes neuronales artificiales (ANN), algoritmos de aprendizaje automático, visión por computadora (CV) y técnicas de fusión de datos, para mejorar las medidas de seguridad del hidrógeno. Al examinar la integración de redes de sensores inalámbricos y IA para el monitoreo en tiempo real y aprovechar la CV para interpretar indicadores visuales relacionados con problemas de fuga de hidrógeno, esta revisión destaca el potencial transformador de la IA en la revolución de los marcos de seguridad. Además, aborda desafíos clave como la escasez de conjuntos de datos estandarizados, la optimización de modelos de IA para diversas condiciones ambientales, etc., al tiempo que identifica oportunidades para una mayor investigación y desarrollo. Esta revisión prevé tiempos de respuesta más rápidos, alarmas falsas reducidas y una mejora general de la seguridad para aplicaciones relacionadas con el hidrógeno. Este documento sirve como un recurso valioso para investigadores, ingenieros y profesionales que buscan aprovechar las tecnologías de IA de vanguardia para sistemas de seguridad del hidrógeno mejorados.