Palabras y frases clave de la lengua de señas mexicana ya cuentan con voz. Esto, a partir de un proyecto desarrollado por estudiantes del Instituto Politécnico Nacional (IPN) que, mediante la integración de tecnologías de programación, electrónica digital e Inteligencia Artificial, entre otras, facilitará la comunicación en personas con discapacidad auditiva.
El proyecto denominado “Reconocedor de gestos de la lengua de señas mexicana utilizando señales mioeléctricas y sensores de posición” fue desarrollado por Valeria Ramos Vázquez y Pedro Martín Morales Flores, de Ingeniería Biónica, de la Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas (UPIITA).
El prototipo reconoce ciertos gestos de la lengua de señas mediante dos sistemas de adquisición de datos: un guante que tiene integrados sensores de posición y dos circuitos de señales mioeléctricas (pequeñas corrientes de energía que genera el organismo al realizar un movimiento y que corre a través del músculo), conectados al brazo y antebrazo de una persona.
Los politécnicos explicaron que si bien en países como Estados Unidos y China ya existen dispositivos que traducen la lengua de señas a voz, en México aún falta avanzar en ese sentido.
Con el apoyo de la organización “Latido Sordo A. C.”, ubicada en Querétaro, y el respaldo del diccionario “Manos con voz. Diccionario de Lengua de Señas Mexicana”, Ramos Vázquez y Morales Flores delimitaron 13 frases de uso común que desglosaron en gestos: buenos días; buenas noches; comer; noche; cómo; estar; te ayudo; me ayudas; por favor; necesitar; mal; bien y de nada.
A partir de dicha lista, elaboraron una base de datos compuesta por gestos que entrenaron con el algoritmo de Machine Learning (Aprendizaje automático), una de las ramas de la Inteligencia Artificial.
La doctora Blanca Tovar Corona, de la Academia de Sistemas y de Posgrado en Tecnología Avanzada y Posgrado de Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos en la UPIITA, señaló que este proyecto integra los sensores de movimiento y señales de electromiografía, lo que permite detectar los movimientos de los dedos y del brazo.