Arnold Steeven Calle Arellano está matriculado en la carrera 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 desarrollado un brazo robótico que funciona como traductor de lenguaje de señas mediante inteligencia artificial. El propósito de este proyecto es mejorar la comunicación con personas sordomudas.
La iniciativa se centra en abordar las dificultades habituales en la interacción con personas con discapacidad auditiva, ofreciendo una solución innovadora. El brazo robótico ideado por Calle Arellano emplea una cámara para registrar cada gesto realizado con las manos, interpretando y señalando cada letra correspondiente para luego unirlas y formar una palabra.
Durante el proceso de diseño, el creador utilizó una impresora 3D para fabricar cada pieza del robot, una computadora portátil, pequeñas cajas recicladas para las letras, un Arduino Uno (una placa de programación accesible) y el lenguaje de programación Python. Este último es conocido por su aplicación en el desarrollo de software, ciencia de datos, aplicaciones web y aprendizaje automático.
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«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 ejecución del proyecto, el estudiante recibió orientación de Fernando Madrid, director de la Escuela de Mecatrónica, y el proceso de diseño tomó dos meses. Calle Arellano expresó su satisfacción tanto a nivel personal como profesional, subrayando que su trabajo «contribuirá a mejorar la calidad de vida de las personas sordomudas». Este proyecto representa un hito significativo en la aplicación de la tecnología para abordar desafíos en la comunicación inclusiva.
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