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Una herramienta diseñada por la empresa cordobesa Signlab facilita a las personas sordas el acceso a la información digitalizada, al convertir texto a lengua de signos española.
La empresa cordobesa Signlab, ubicada en el Parque Científico Tecnológico de Córdoba, ha diseñado una herramienta software que permite la conversión de texto a lengua de signos española (LSE) a través de un servicio de traducción bajo demanda que podrá ser integrado, entre otros muchos servicios, en webs, audiovisuales, pantallas de información y asistentes virtuales que deseen traducir su información a LSE.
Este proyecto denominado TextoSIGN, se centra en la traducción e interpretación de textos a Lengua de Signos mediante la generación de vídeos con un avatar animado en 3D (texto SIGN). La idea surgió al detectar la necesidad que tienen las personas sordas para acceder a la información en Lengua de Signos Española (LSE) en los diferentes dispositivos informáticos.
Uno de los tres socios y creadores de la empresa, Francisco Rincón, comenta que eran conscientes de que los grandes esfuerzos para hacer la web accesible se habían orientado exclusivamente a los discapacitados visuales y se habían olvidado de las personas sordas, usuarias de la lengua de signos.
Signlab es un proyecto empresarial que surge en el seno del departamento de I+D de otra empresa y nace con el objetivo de trabajar en el desarrollo y comercialización de proyectos tecnológicos en el ámbito de la sociedad de la información y la accesibilidad.
Desde Signlab se pretende seguir innovando y aportando más servicios para mejorar el acceso a la información de las personas sordas. Por eso, Francisco Rincón asegura que “es importante que sigamos dedicando nuestro esfuerzo a continuar desarrollando nuevas aplicaciones para textoSIGN, y creemos que uno de los sectores más importantes en el que hacerlo es el de los dispositivos móviles”.
La Fundación BBVA ha galardonado al informático japonés, de la Universidad Carnegie Mellon (EE UU), por crear los algoritmos que permiten a las máquinas comprender las imágenes y procesar los movimientos. Sus técnicas están presentes en los coches autónomos, los drones y todos los robots con capacidad de visión, como los que se usan en cirugía.
Investigadores de la Universidad de León han aplicado redes neuronales artificiales a imágenes captadas con drones para reconocer, con un 95 % de acierto, la huella que dejaron las explotaciones auríferas de los romanos en el noroeste peninsular. El sistema se puede aplicar para reducir los riesgos asociados a las minas abandonadas, que causan pérdidas humanas y económicas en todo el mundo.
