Tres estudiantes universitarios del noroeste de México desarrollaron un guante electrónico capaz de traducir la Lengua de Señas Mexicana (LSM) a voz o texto en tiempo real a través de una aplicación móvil. El dispositivo, que combina un giroscopio con sensores de flexión en los dedos, transmite los movimientos de la mano a un smartphone donde un algoritmo los convierte en palabras en español. Actualmente el sistema reconoce más de 100 términos, incluyendo pronombres, números, verbos y sustantivos.
El contexto que motiva el proyecto es contundente: según datos del INEGI, más de 2.5 millones de personas en México presentan sordera, pero solo entre 100,000 y 300,000 tienen conocimiento de la LSM. La escasez de intérpretes certificados genera vacíos críticos de comunicación en entornos donde la confidencialidad o la inmediatez son indispensables, como consultas médicas, trámites gubernamentales o gestiones bancarias. El dispositivo no plantea sustituir al intérprete humano, sino cubrir los espacios donde su presencia no es viable.
Arquitectura técnica y desafíos de escalabilidad
El funcionamiento del guante descansa en dos capas tecnológicas. La primera es la captura física: el giroscopio registra la orientación y posición de la mano, mientras los sensores de flexión miden el ángulo de cada dedo. La segunda es el procesamiento: un código de programación envía esos datos al smartphone, donde la aplicación ejecuta la traducción. El equipo trabaja en una funcionalidad inversa —convertir voz en español a animaciones de señas— mediante visión por computadora y software especializado, lo que cerraría el ciclo de comunicación bidireccional.
Uno de los retos técnicos más complejos es la variabilidad regional de la LSM. Las señas utilizadas en la frontera norte difieren de las del centro y sur del país, e incluso existen diferencias entre ciudades cercanas como Hermosillo y Ciudad Obregón. Para abordar esta fragmentación, el equipo colabora con la organización sonorense Señas del Desierto en la recopilación de videos que sirven como datos de entrenamiento para un modelo de inteligencia artificial. La escala de ese corpus determinará directamente la cobertura y precisión del sistema.
Validación competitiva y siguiente fase
El proyecto ha sido reconocido en el Smart City Hackathon del Ayuntamiento de Hermosillo y en la competencia nacional de emprendimiento de Enactus México, lo que llevó al equipo a representar al país en la Enactus Puerto Rico National Expo. Esa trayectoria de validación externa aporta credibilidad técnica y abre canales de financiamiento y alianzas institucionales.
La siguiente etapa de desarrollo depende de la colaboración con familias, personas con discapacidad auditiva y asociaciones especializadas dispuestas a contribuir con registros de señas. La viabilidad de escalar el modelo de IA —y con ello, la utilidad real del dispositivo en contextos nacionales— está directamente ligada a la amplitud y diversidad de ese banco de datos.
