Así es SpellRing, el anillo impulsado por IA capaz de traducir el lenguaje de signos
MADRID, 19 (Portaltic/EP)
Investigadores de la Universidad de Cornell han desarrollado SpellRing, un anillo impulsado por Inteligencia Artificial (IA) ideado para identificar y traducir lenguaje de signos, a través de tecnología de microsonar.
Aunque existen algunas soluciones ideadas para reconocer la ortografía dactilar, habitualmente no han sido adoptadas por la comunidad de personas sordas y con dificultades auditivas debido a su poca practicidad y tamaño voluminoso.
En este sentido, de cara a desarrollar un dispositivo capaz de capturar todos los movimientos sutiles y complejos de los dedos a la hora de ejecutar el lenguaje de signos, investigadores de la Universidad de Cornell (Estados Unidos), liderados por el investigador Hyunchul Lim, han creado el anillo SpellRing.
Así, impulsado por IA y equipado con tecnología microsonar, este anillo puede rastrear de forma continua y en tiempo real la ortografía dactilar, concretamente, en el lenguaje de señas americano (ASL) para pasarla posteriormente a texto.
Según han explicado los investigadores en un comunicado en su web, SpellRing actualmente permite usos como la introducción de texto en ordenadores o 'smartphones' mediante el deletreo dactilológico, que se utiliza para deletrear palabras sin signos correspondientes, como es el caso de los nombres propios o los términos técnicos.
Sin embargo, según los investigadores, con un mayor desarrollo, el anillo SpellRing podría "revolucionar la traducción del ASL mediante el seguimiento continuo de palabras y oraciones completas con señas".
En lo relativo a su funcionamiento, basta con colocar SpellRing en el dedo pulgar y, a través de su micrófono y su altavoz integrados, emiten y reciben ondas sonoras inaudibles que rastrean los movimientos de la mano y los dedos del usuario. Estos movimientos se complementan con los registrados mediante un minigiroscopio también integrado en el dispositivo, que se compone de una carcasa impresa en 3D, de un tamaño similar al de una moneda de 25 centavos.
Siguiendo esta línea, un algoritmo de aprendizaje profundo de desarrollo propio procesa los datos registrados por el microsonar y predice las letras descritas con la mano en ASL en tiempo real y "con una precisión similar a la de muchos sistemas existentes que requieren más 'hardware'", tal y como ha señalado Lim.
Tal y como han detallado, SpellRing se ha evaluado con 20 usuarios de lenguaje de señas americano, tanto experimentados como principiantes. Estos usuarios deletrearon de forma natural más de 20.000 palabras de diversa longitud y, como resultado, la precisión de SpellRing se situó entre el 82 y el 92 por ciento, dependiendo de la dificultad de la palabra en cuestión.
Esto se debe a que el sistema de IA está entrenado para que reconozca 26 formas de mano asociadas con cada letra del alfabeto aunque, según han matizado, supone un reto dado que la variación a la hora de representar las letras con gestos "puede ser significativa", tal y como ha explicado el profesor de ciencias de la información de la universidad de Cornell, coautor del artículo, Cheng Zhang.
Con todo ello, el propósito de SpellRing es allanar el camino "hacia un acceso más diverso e inclusivo a los recursos computacionales" para beneficiar a la comunidad de usuarios que utilizan el lenguaje ASL. No obstante, los investigadores han matizado que "aún queda mucho por hacer" para desarrollar dispositivos capaces de llevar a cabo un reconocimiento completo de este lenguaje.