Os bioengenheiros da UCLA projetaram um dispositivo semelhante a uma luva que pode traduzir a linguagem de sinais americana para a fala em inglês em tempo real por meio de um aplicativo para smartphone. A ir pesquisa foi publicada na revista Nature Electronics.

"Nossa esperana§a éque isso abra um caminho fa¡cil para as pessoas que usam a linguagem de sinais se comunicarem diretamente com os que não assinam, sem precisar de outra pessoa para traduzir para eles", disse Jun Chen, professor assistente de bioengenharia da UCLA Samueli School of Engineering. e o investigador principal da pesquisa. "Além disso , esperamos que possa ajudar mais pessoas a aprenderem a linguagem de sinais".

O sistema inclui um par de luvas com sensores finos e ela¡sticos que percorrem o comprimento de cada um dos cinco dedos. Esses sensores, feitos de fios condutores elanãtricos, captam movimentos das ma£os e posicionamentos dos dedos que representam letras, números , palavras e frases individuais.

O dispositivo transforma os movimentos dos dedos em sinais elanãtricos, que são enviados para uma placa de circuito do tamanho de uma moeda de um da³lar usada no pulso. A placa transmite esses sinais sem fio para um smartphone que os traduz em palavras faladas a uma taxa de cerca de uma palavra por segundo.

Os pesquisadores também acrescentou sensores adesivas a s caras dos testadores - entre sua sobrancelha éum nd de um lado de suas bocas - para capturar as expressaµes faciais que são uma parte da American Sign Language.

Os sistemas vesta­veis anteriores que ofereciam tradução da American Sign Language eram limitados por designs de dispositivos volumosos e pesados ​​ou eram desconforta¡veis ​​de usar, disse Chen.

O dispositivo desenvolvido pela equipe da UCLA éfabricado a partir de polímeros ela¡sticos , leves e baratos, mas de longa duração . Os sensores eletra´nicos também são muito flexa­veis e baratos .

Ao testar o dispositivo, os pesquisadores trabalharam com quatro pessoas surdas e usam a linguagem de sinais americana. Os usuários repetiram cada gesto com a ma£o 15 vezes. Uma ma¡quina de costume - algoritmo de aprendizagem virou o SE gestos para as letras, números e palavras que representavam. O sistema reconheceu 660 sinais, incluindo cada letra do alfabeto e os números de 0 a 9.

Além de Chen, os autores da UCLA do estudo são co-autores Zhihao Zhao, Kyle Chen, Songlin Zhang, Yihao Zhou e Weili Deng. Todos são membros do Grupo de Pesquisa de Bioeletra´nica Vesta­vel de Chen   na UCLA. O outro autor correspondente éJin Yang, da Universidade Chongqing da China .

A UCLA solicitou uma patente sobre a tecnologia. Um modelo comercial baseado nesta tecnologia que requerem vocabula¡rio e acrescentou um ainda mais rápido tempo de tradução, disse Chen.