Diseñan en el IPN “Manos que hablan”

Diseñan en el IPN “Manos que hablan”
 

Fue desarrollado por Citlalli Selene Avalos Montiel y Flor Yelitze Pérez García, egresadas de la Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas (UPIITA).


Egresadas del Instituto Politécnico Nacional (IPN) desarrollaron un par de guantes con sensores que traducen, en un dispositivo móvil, voz y texto de la Lengua de Señas Mexicana, que ayudarán a las personas que tienen dificultades del habla.

El prototipo “Manos que hablan” detecta la Lengua de Señas Mexicana con dos guantes y las envía a un dispositivo móvil, con sistema operativo Android, previamente precargada con la aplicación Traductor, para que muestre las letras una por una hasta formar una palabra, que también puede escucharse.

Fue desarrollado por Citlalli Selene Avalos Montiel y Flor Yelitze Pérez García, egresadas de la Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas (UPIITA).

 

Es sencillo registrar el dispositivo del guante en el celular, primero se debe buscar el apartado Bluetooth de Configuración y elegir GuanteDer, posteriormente, en el menú de las aplicaciones, elegimos el icono del traductor que tiene dos manos con fondo blanco y contorno rosa”, explicaron las Ingenieras en Telemática.

El prototipo consta de un par de guantes, cada uno con un sensor flexible que se extiende por la curvatura de los dedos y un acelerómetro, también tiene interruptores diseñados por las politécnicas que se ajustan a las articulaciones de la mano, también elaboraron una placa de adquisición de datos, con comunicación vía Bluetooth, además utilizaron hilo conductor y cable flexible.

Dijeron que gracias a los avances en Inteligencia Artificial, hicieron uso de redes neuronales artificiales, que mejoraron el reconocimiento, y que fueron entrenadas para detectar señas de las letras “A” a la “O”.

“Lograr que la red neuronal detecte con fidelidad cada una de las señas ejecutada requiere de un entrenamiento amplio con refuerzos positivos de hasta 15 repeticiones o más, es como cuando le enseñamos el nombre de un objeto a un niño, se lo repetimos una y otra vez, pero cuando va acompañado con la retroalimentación es más efectivo”, comentaron las ingenieras.

Reconocieron que por el desgaste de los materiales del guante y de la tarjeta de adquisición de datos, además de la pandemia por COVID-19, quedó pendiente el entrenamiento del resto de las letras del abecedario, no obstante, los avances hechos al prototipo quedan como base para continuar explorando con las distintas posibilidades en inteligencia artificial.