En Colombia, cerca de 500 mil personas son sordas y la lengua de señas no solo es su forma de comunicarse, si no también es parte de su identidad y cultura. Aun así, enfrentan grandes desafíos: la mayoría de las personas oyentes no conocen lengua de señas colombiana y hay muy pocos intérpretes que ayuden a facilitar su comunicación. ¿Sabías que en todo el país hay apenas 668 (dato del Insor 2020) intérpretes para atender esta enorme necesidad?
Frente a este desafío, un grupo de estudiantes e investigadores de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de los Andes y profesores del Programa Intérprete Profesional de la Lengua Señas Colombiana -IPLSC, de la Universidad El Bosque decidió actuar. Con pasión, ciencia y tecnología están desarrollando una investigación sin precedentes en Colombia que busca mejorar la interpretación y conocimiento de la lengua de señas utilizando Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML).
¿El objetivo? Crear herramientas que permitan reconocer de forma más precisa y automatizada las señas, facilitando así la comunicación entre personas sordas y oyentes, así como generar estrategias que mejoren la evaluación del nivel de aprendizaje de la lengua.
Para lograrlo, han venido construyendo una base de datos única, analizando cientos de interacciones reales entre personas sordas y sus intérpretes. Estudian a fondo los movimientos de las manos, su forma, ubicación, orientación, la expresión facial y otros elementos clave. Cada pequeño gesto importa. Una mínima diferencia en la forma de una mano o el ángulo de una mirada puede cambiar completamente el significado de una seña, todo esto utilizando técnicas de aprendizaje automático.
El análisis ha explorado la cantidad de características que se combinan para realizar una seña. Cuantas más características se superponen, mayor es la complejidad. También se abordan las diferencias en los patrones de atención visual.
“El análisis de estos patrones nos permite entender mejor cómo se estructura la lengua de señas, y eso es fundamental para que las tecnologías que creemos sean útiles y respetuosas con su riqueza cultural”, explica Emmanuel González, uno de los investigadores.
Gracias al uso de modelos avanzados de inteligencia artificial y aprendizaje profundo, han logrado resultados prometedores. Uno de los hallazgos más interesantes es que los movimientos realizados por los intérpretes contienen más información para el reconocimiento de señas y que los marcadores de la parte exterior de las manos y del centro de la cabeza ofrece información clave para el reconocimiento de usuarios. Esto abre la puerta a nuevas estrategias pedagógicas para formar más y mejores intérpretes en el país.
Adicionalmente, sugieren que la aplicación de técnicas de aprendizaje automático en el estudio de la lengua de señal abre nuevas posibilidades para el desarrollo de herramientas tecnológicas que faciliten su comunicación y aprendizaje, lo que podría traducirse en aplicaciones móviles, sistemas de traducción en tiempo real y otros recursos que promuevan la inclusión de la comunidad sorda en diversos ámbitos.
En este trabajo, que se desarrolla desde el 2022, participan el estudiante de la maestría en Ingeniería Biomédica, Sebastián Gómez, el estudiante de doctorado Emmanuel González, los profesores Luis Felipe Giraldo y Christian Cifuentes de IBIO, Fredy Segura de IELE y los profesores Yenny Cortés y Alex Barrero del Programa IPLSC, de la Universidad El Bosque.
Este tipo de investigaciones resalta la importancia de la colaboración entre diferentes disciplinas para abordar problemáticas sociales y culturales. Así, la Facultad de Ingeniería de Los Andes y el Programa de Intérprete Profesional de Lengua de Señas Colombiana -IPLSC, de la Universidad El Bosque demuestran cómo la ciencia y la tecnología pueden servir a la comunidad para generar impactos positivos en la sociedad.
Así se aprende y se transforma desde la Ingeniería de Los Andes: conectando disciplinas, escuchando necesidades reales y soñando con un futuro más equitativo para todos.
