Sello HR4RS
Nora Fernández Fernández
El grupo de investigación de Alto rendimiento en Ciencia e Ingeniería de Materiales (CIM) ha desarrollado el proyecto titulado ‘Detección y decodifciación del lenguaje labiofacial basada en sensores de alta sensibilidad e inteligencia artificial’.
Bajo el nombre SENLAB-IA, este proyecto consiste en el desarrollo de un sistema de detección y decodificación del lenguaje oral y de la cara, a través de unos sensores hechos de polímeros con nanopartículas. El objetivo final es el desarrollo de un prototipo, tipo mascarilla facial, que permita integrar el sistema completo y conseguir una traducción del lenguaje hablado, a través de algún tipo de App.
Tal y como matiza Alejandro Ureña, investigador principal del proyecto y profesor de Ciencia de los Materiales e Ingeniería Metalúrgica de la URJC, “nosotros hemos desarrollado esos sensores para detectar los movimientos que se producen en y alrededor de la cara al hablar. La propuesta también incluye herramientas de Inteligencia Artificial para decodificar esas señales y transformarlas en un lenguaje hablado o escrito”.
Los sensores desarrollados se caracterizan por ser de diseño simple, de bajo coste y de contacto. El grupo CIM es experto en estos materiales y previamente los ha aplicado en la detección de movimiento humanos o en el ritmo de respiración a través de las mascarillas inteligentes.
El proyecto también cuenta con la participación del grupo de Educación Inclusiva, Personas con Discapacidad y Accesibilidad (DIVERSIA), liderado por el profesor Ricardo Moreno Rodríguez, que es el responsable de diseñar el protocolo de ensayo para detectar las señales recogidas por los sensores, que respondan a movimientos labiofaciales asociados a vocales, fonemas, palabras, frases… Además, “participarán varios alumnos de grado y máster, entre ellos del Grado de Lengua de Signos Española y Comunidad Sorda de la URJC y usuarios finales de la tecnología aplicada”, comenta Ureña.
Uno de los potenciales beneficiarios de esta tecnología serían los niños con discapacidad auditiva. “El 95% de los niños sordos nacen en el seno de familias oyentes, por lo que su lengua materna es la lengua oral de su entorno. Para ellos, la lectura labial se convierte en una herramienta de apoyo imprescindible para su comunicación, con ayuda de audífonos o implantes cocleares. Este sistema puede convertirse en un elemento de transición para aquellas familias que se aproximen progresivamente a la lengua de signos como lengua prioritaria”, explica el investigador principal del proyecto.
En cuanto a la utilización de Inteligencia Artificial, el grupo de investigación de Ingeniería Biomédica y Ciencia de Datos (BigMed+) de la URJC, coordinado por el profesor José Luis Rojo Álvarez, será el responsable de desarrollar un modelo de aprendizaje automático (Machine Learning) que permita la traducción de los movimientos detectados por los sensores al lenguaje oral o escrito.
La herramienta que se desarrollaría en este proyecto favorecería la integración social y económica de las personas con discapacidad auditiva, con problemas de accesibilidad en muchos entornos, como el de la formación, el ocio, el transporte, el laboral, etc. Todo esto es sería posible, tal y como dice Ureña, “poniendo a su disposición tecnologías adaptadas y dispositivos de apoyo que mejorarían su acceso a la comunicación, corrigiendo las deficiencias que tienen en la prestación de servicios, e incluso ayudando a eliminar la discriminación social que experimentan en su día a día”.
En esta VII Convocatoria de Ayudas a Proyectos de Investigación han competido en total 27 proyectos. A parte de este, desarrollado por la URJC, la Universidad Politécnica de Cartagena y la Universidad de Alicante también han conseguido ayudas para sus respectivos proyectos.