Con el propósito de facilitar la comunicación de personas con discapacidad auditiva, estudiantes del Instituto Politécnico Nacional (IPN) desarrollaron un prototipo capaz de traducir palabras y frases clave de la Lengua de Señas Mexicana a voz.
El proyecto, denominado “Reconocedor de gestos de la Lengua de Señas Mexicana utilizando señales mioeléctricas y sensores de posición“, fue creado por Valeria Ramos Vázquez y Pedro Martín Morales Flores, de Ingeniería Biónica en la Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas (UPIITA).
La iniciativa integra programación, electrónica digital e inteligencia artificial, y busca impulsar la inclusión social de quienes enfrentan barreras en la comunicación cotidiana.
Tecnología aplicada
El prototipo funciona a través de un guante con sensores de posición y circuitos que captan señales mioeléctricas generadas por los músculos del brazo y antebrazo. Dichos datos son procesados y comparados con una base entrenada con algoritmos de machine learning, lo que permite reconocer el gesto y reproducir un audio correspondiente.
Con apoyo de la asociación civil Latido Sordo y del diccionario “Manos con voz”, los estudiantes delimitaron 13 frases de uso común como “buenos días”, “comer”, “por favor” o “de nada”.
La doctora Blanca Tovar, de la Academia de Sistemas de la UPIITA, destacó que la integración de sensores y señales de electromiografía permite identificar movimientos finos de los dedos y el brazo. Por su parte, el doctor Álvaro Anzueto subrayó que el sistema puede aprender a diferenciar gestos, reconocer qué significan y distinguirlos de otros.