{"id":70154,"date":"2025-03-17T19:24:06","date_gmt":"2025-03-18T00:24:06","guid":{"rendered":"https:\/\/einsteresante.com\/?p=70154"},"modified":"2025-03-17T19:24:44","modified_gmt":"2025-03-18T00:24:44","slug":"anillo-de-ia-detecta-palabras-en-lengua-de-senas-americana","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/2025\/03\/17\/anillo-de-ia-detecta-palabras-en-lengua-de-senas-americana\/","title":{"rendered":"Anillo de IA detecta palabras en Lengua de Se\u00f1as Americana"},"content":{"rendered":"\n

Un equipo de investigaci\u00f3n dirigido por Cornell ha desarrollado un anillo impulsado por inteligencia artificial equipado con tecnolog\u00eda de microsonar que puede rastrear de forma continua y en tiempo real la ortograf\u00eda dactilol\u00f3gica en Lengua de Se\u00f1as Americana (ASL). En su forma actual, SpellRing podr\u00eda usarse para introducir texto en ordenadores o tel\u00e9fonos inteligentes mediante la dactilograf\u00eda, que se utiliza en la ASL para deletrear palabras sin signos correspondientes, como nombres propios, nombres y t\u00e9rminos t\u00e9cnicos. Con un mayor desarrollo, el dispositivo \u2014considerado el primero de su tipo\u2014 podr\u00eda revolucionar la traducci\u00f3n de la ASL al rastrear continuamente palabras y oraciones completas en se\u00f1as. La investigaci\u00f3n se\u00a0publica<\/a>\u00a0en el servidor de preimpresiones\u00a0arXiv.<\/p>\n\n\n\n

“Muchas otras tecnolog\u00edas que reconocen la escritura dactilol\u00f3gica en ASL no han sido adoptadas por la comunidad de personas sordas y con dificultades auditivas debido a su tama\u00f1o voluminoso y su poca practicidad”, afirm\u00f3 Hyunchul Lim, estudiante de doctorado en\u00a0ciencias de la informaci\u00f3n<\/a>. “Buscamos desarrollar un solo anillo que capturara todos los movimientos sutiles y complejos de los dedos en ASL”.<\/p>\n\n\n\n

Lim es el autor principal de “SpellRing: Recognizing Continuous Fingerspelling in American Sign Language using a Ring”, que se presentar\u00e1 en la\u00a0conferencia de la Association of Computing Machinery sobre Factores Humanos en Sistemas Inform\u00e1ticos (CHI)<\/a>, del 26 de abril al 1 de mayo en Yokohama, Jap\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Desarrollado por Lim e investigadores del Laboratorio de Interfaces de Computadoras Inteligentes para Interacciones Futuras (SciFi), de la Facultad de Computaci\u00f3n y Ciencias de la Informaci\u00f3n Ann S. Bowers de Cornell, SpellRing se coloca en el pulgar y est\u00e1 equipado con un micr\u00f3fono y un altavoz. Juntos, emiten y reciben ondas sonoras inaudibles que rastrean los movimientos de la mano y los dedos del usuario, mientras que un minigiroscopio rastrea el movimiento de la mano. Estos componentes se alojan en un anillo y una carcasa impresos en 3D, de un tama\u00f1o similar al de una moneda estadounidense de 25 centavos.<\/p>\n\n\n\n

Luego, un algoritmo de aprendizaje profundo<\/a>\u00a0patentado\u00a0procesa las im\u00e1genes del sonar y predice las letras escritas a mano en ASL en tiempo real y con una precisi\u00f3n similar a la de muchos sistemas existentes que requieren m\u00e1s hardware. Los desarrolladores evaluaron SpellRing con 20 usuarios de ASL, tanto experimentados como principiantes, y les pidieron que deletrearan de forma natural y continua m\u00e1s de 20\u00a0000 palabras de diversa longitud. La precisi\u00f3n de SpellRing se situ\u00f3 entre el 82% y el 92%, dependiendo de la dificultad de las palabras.<\/p>\n\n\n\n

“Siempre existe una brecha entre la comunidad t\u00e9cnica que desarrolla herramientas y la comunidad objetivo que las utiliza”, afirm\u00f3 Cheng Zhang, profesor adjunto de ciencias de la informaci\u00f3n (Cornell Bowers CIS) y coautor del art\u00edculo. “Hemos acortado parte de esa brecha. Dise\u00f1amos SpellRing para los usuarios objetivo que lo evaluaron”.<\/p>\n\n\n\n

Entrenar a un sistema de IA para reconocer 26 formas de mano asociadas con cada letra del alfabeto \u2014en particular porque los usuarios modifican naturalmente la forma de una letra en particular para lograr eficiencia, velocidad y fluidez\u2014 no fue nada sencillo, dijeron los investigadores.<\/p>\n\n\n\n

“La variaci\u00f3n entre letras puede ser significativa”, dijo Zhang, director del Laboratorio de Ciencia Ficci\u00f3n. “Es dif\u00edcil capturarla”.<\/p>\n\n\n\n

SpellRing se basa en una versi\u00f3n anterior del Laboratorio de Ciencia Ficci\u00f3n llamada Ring-a-Pose y representa la \u00faltima incorporaci\u00f3n a una l\u00ednea continua de dispositivos inteligentes con sonar del laboratorio. Los investigadores han desarrollado dispositivos para interpretar la postura de las manos en\u00a0realidad virtual<\/a>, la parte superior del cuerpo en 3D, el reconocimiento de voz silenciosa y la mirada y\u00a0las expresiones faciales<\/a>, entre otros.<\/p>\n\n\n\n

\u00abSi bien los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos<\/a> son noticia de primera plana, el aprendizaje autom\u00e1tico permite percibir el mundo de maneras nuevas e inesperadas, como lo demuestran este proyecto y otros en el laboratorio\u00bb, afirm\u00f3 el coautor Fran\u00e7ois Guimbreti\u00e8re, profesor de Ciencias de la Informaci\u00f3n (Cornell Bowers CIS). \u00abEsto allana el camino hacia un acceso m\u00e1s diverso e inclusivo a los recursos computacionales\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

“Quer\u00eda asegurarme de que tom\u00e1ramos todas las medidas posibles para hacer lo correcto para la comunidad de la ASL”, dijo la coautora Jane Lu, estudiante de doctorado en ling\u00fc\u00edstica, cuya investigaci\u00f3n se centra en la ASL. “El deletreo manual, aunque complejo y dif\u00edcil de rastrear desde una perspectiva t\u00e9cnica, comprende solo una fracci\u00f3n de la ASL y no es representativo de la ASL como idioma. A\u00fan nos queda mucho por hacer para desarrollar dispositivos comparables para el reconocimiento completo de la ASL, pero es un paso emocionante en la direcci\u00f3n correcta”.<\/p>\n\n\n\n

El trabajo futuro de Lim incluir\u00e1 la integraci\u00f3n del sistema de microsonar en gafas para capturar los movimientos de la parte superior del cuerpo y las expresiones faciales, para un sistema de traducci\u00f3n de ASL m\u00e1s completo.<\/p>\n\n\n\n

“Las personas sordas y con dificultades auditivas usan m\u00e1s que sus manos para la ASL. Utilizan expresiones faciales, movimientos del torso y gestos con la cabeza”, dijo Lim, quien complet\u00f3 cursos de ASL b\u00e1sico e intermedio en Cornell como parte de su investigaci\u00f3n en SpellRing. “La ASL es un lenguaje visual muy complejo”.<\/p>\n\n\n\n

Fuente: Tech Xplore<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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