El poder del aprendizaje automático hace que esta tecnología sea inclusiva y global.
El proyecto NeuroSign, desarrollado por los estudiantes Néstor Ramos y Angie Herrera de la Universidad Continental, representa un avance disruptivo en la inclusión social al traducir la lengua de señas a voz en tiempo real.
Este dispositivo, creado por alumnos de Ingeniería Industrial e Ingeniería Mecatrónica, utiliza una estructura piramidal de acrílico para proyectar la información como un holograma, facilitando la comunicación directa entre personas con discapacidad auditiva y quienes no dominan el lenguaje de señas.
Funcionamiento Tecnológico y Origen
La herramienta emplea visión artificial y aprendizaje automático mediante las bibliotecas MediaPipe y TensorFlow Lite. Estos sistemas permiten que una cámara capture los gestos, los interprete a través de inteligencia artificial y los convierta instantáneamente en mensajes audibles.
La iniciativa nació de una experiencia personal de Ramos ante la imposibilidad de comunicarse en un entorno cotidiano, lo que llevó al equipo a materializar la solución dentro del programa FellowShip del FabLab de su universidad.
Atributos Clave y Validación
NeuroSign ha superado rigurosas pruebas de usabilidad y simulaciones persona-máquina, confirmando su capacidad para operar de manera autónoma y portátil en espacios públicos o educativos. El dispositivo destaca por su traducción automática sin necesidad de intermediarios, un funcionamiento offline que elimina la dependencia de internet y una notable adaptabilidad lingüística a diversos idiomas.
Estas características, sumadas a su escalabilidad y accesibilidad, están diseñadas para convertir la comunicación en un derecho universal y eficiente.
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