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Piura: brazo robótico diseñado por alumno mejorará comunicación con personas sordomudas

Arnold Steeven Calle Arellano es estudiante de mecatrónica en la Universidad Nacional de Piura

Arnold Steeven Calle Arellano, estudiante del décimo ciclo de la Escuela Profesional de Ingeniería Mecatrónica de la Facultad de Ingeniería Industrial de la Universidad Nacional de Piura, ha creado un brazo robótico traductor de lenguaje de señas basado en inteligencia artificial, con el objetivo de mejorar la comunicación con personas sordomudas.

El proyecto se enfoca en abordar las dificultades comunes en la comunicación con personas sordomudas, proporcionando una solución innovadora. El brazo robótico diseñado por Calle Arellano utiliza una cámara para capturar cada gesto realizado con las manos, interpretando y señalando cada letra correspondiente para luego unirlas formando una palabra.

En el proceso de diseño, el creador empleó una impresora 3D para la fabricación de cada pieza del robot, una computadora portátil, cajitas recicladas para las letras, un Arduino Uno (placa de fácil programación) y el lenguaje de programación Python, utilizado en aplicaciones web, desarrollo de software, ciencia de datos y aprendizaje automático.

“Este proyecto marca un avance significativo al incorporar una acción mecánica intermedia en un brazo robótico, indicando la letra del alfabeto que se muestra en pantalla. El algoritmo de reconocimiento de lenguaje de señas se basa en redes neuronales convolucionales de Python, utilizando la herramienta MediaPipe para enfocar las manos y lograr un reconocimiento preciso en tiempo real”, explicó Calle Arellano.

Durante la elaboración del proyecto, el estudiante recibió el asesoramiento de Fernando Madrid, director de la Escuela de Mecatrónica, y el proceso de diseño demandó dos meses. Calle Arellano expresó su satisfacción personal y profesional, destacando que su trabajo “mejorará la vida cotidiana de las personas sordomudas”. Este proyecto representa un logro significativo en la aplicación de la tecnología para abordar desafíos en la comunicación inclusiva.

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