Este artículo aborda la selección óptima de nanomateriales para cosechadores de energía instalados en entornos vehiculares con sustancias peligrosas (EHS), donde las condiciones dinámicas de tráfico dificultan decisiones puramente experimentales. El objetivo de este trabajo es proponer un modelo híbrido que combine aprendizaje por refuerzo profundo (DQN) —capaz de aprender en escenarios cambiantes maximizando desempeño energético— con el método multicriterio Fuzzy PROMETHEE, que incorpora juicios expertos sobre durabilidad, costo y sostenibilidad ambiental. Esta arquitectura fusiona aprendizaje autónomo con preferencia humana, superando limitaciones de enfoques aislados. Los materiales seleccionados mediante este esquema mostraron alta eficiencia energética y compatibilidad con criterios de vida útil y bajo impacto ambiental, validadas con pruebas de laboratorio bajo condiciones de tráfico simuladas. Los autores concluyen que el enfoque híbrido ofrece una vía robusta, precisa y escalable para acelerar la adopción comercial de nanogeneradores en escenarios reales de alto riesgo ambiental.