Questa studentessa ha creato un modello IA che traduce la lingua dei segni in inglese in tempo reale

Un modello che potrà essere migliorato

Priyanjali Gupta ha creato un modello IA che traduce la lingua dei segni americana (ASL) in inglese in tempo reale
Il sistema usa il modello ssd_mobilenet di TensorFlow per riconoscere sei segni basilari dell’ASL attraverso una webcam
Gupta intende migliorare il modello integrando reti LSTM per riconoscere sequenze di segni in movimento
Il progetto ha ricevuto ampio consenso online e dimostra il potenziale dell’IA nel promuovere l’inclusività
La creazione sottolinea come la tecnologia possa abbattere barriere comunicative, rendendo la società più accessibile

Priyanjali Gupta, studentessa di informatica al terzo anno presso il Vellore Institute of Technology, ha sviluppato un modello di intelligenza artificiale che traduce in tempo reale la lingua dei segni americana (ASL) in testo inglese. Il progetto, nato dalla volontà di creare una tecnologia inclusiva, si propone di facilitare la comunicazione tra persone sorde o con problemi di udito e coloro che non conoscono la lingua dei segni.

L’idea è stata ispirata da una sfida lanciata dalla madre di Gupta, che l’ha incoraggiata a utilizzare le sue competenze per creare qualcosa di utile e pratico. Dopo un anno di lavoro, Priyanjali ha sviluppato un sistema basato su tecniche di deep learning, sfruttando il modello pre-addestrato ssd_mobilenet di TensorFlow per il rilevamento degli oggetti. Il modello è in grado di riconoscere sei segni fondamentali dell’ASL: “Ciao”, “Ti amo”, “Grazie”, “Per favore”, “Sì” e “No”. Utilizzando una semplice webcam, i gesti vengono rilevati e tradotti immediatamente in testo, semplificando l’interazione tra le due parti.

L’innovazione dimostra il potenziale dell’intelligenza artificiale

La creazione di Priyanjali ha ricevuto ampio consenso, accumulando decine di migliaia di reazioni positive su LinkedIn. Tuttavia la giovane scienziata è consapevole che il modello ha ancora margini di miglioramento. Una delle sue priorità future è l’addestramento su sequenze video, utilizzando reti neurali LSTM, per rendere il sistema capace di interpretare gesti complessi e in movimento. Questo rappresenterebbe un significativo progresso verso una traduzione più fluida e accurata della lingua dei segni in tempo reale.

L’innovazione dimostra il potenziale dell’intelligenza artificiale nell’abbattere barriere e promuovere l’inclusività. Spesso criticata, l’IA si rivela invece uno strumento prezioso quando applicata per migliorare la vita delle persone e creare opportunità di connessione. Il progetto di Priyanjali Gupta è un esempio concreto di come la tecnologia possa trasformarsi in un alleato per favorire l’equità e l’accessibilità.