Estudiantes de Ingeniería en Mecatrónica de la Universidad Tecnológica Paso del Norte (UTPN) desarrollaron un sistema robótico didáctico controlado por voz para representar la Lengua de Señas Mexicana (LSM). El proyecto fue diseñado y elaborado por los alumnos del primer cuatrimestre de nivel ingeniería: Gerardo Javier Soto Ulloa, Ángel Gamaliel Lara Gómez y Uriel Reyes Fraire, quienes conforman el equipo “Mech Coyotes”.
María Cristina Guevara Neri, docente de tiempo completo de la Universidad y asesora del proyecto, indicó que el objetivo es fortalecer la inclusión educativa al integrar la ciencia y la tecnología. Detalló que esta invención está pensada para enseñar en escuelas de todos los niveles la Lengua de Señas Mexicana, y de esta forma fomentar la inclusión, por lo tanto, no está dirigido enteramente a personas con discapacidad auditiva.
La docente explicó que los universitarios rediseñaron un modelo existente de brazo robótico, el cual de manera estándar incluye solo 6 servomotores; sin embargo, al ver que este no cumplía con las necesidades del proyecto, decidieron modificarlo e incluirle otros 2 motores eléctricos. Indicó que el cerebro del invento es una Raspberry Pi, una minicomputadora ensamblada en una sola tablilla que trabaja directamente con una aplicación para dispositivos Android. A través de dicha herramienta digital, programada por los alumnos, se pueden dictar por voz o por escrito los comandos que la extremidad realizará en lenguaje de señas.
El sistema fue presentado el 27 de noviembre como parte de la Feria Estatal de Ciencias e Ingenierías (FECI) en el Museo Semilla y logró reconocimiento por parte de la Secretaría de Innovación y Desarrollo Económico (SIDE). Además, los integrantes del equipo “Mech Coyotes” mostraron su prototipo durante una ponencia en la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez (UACJ), como parte preliminar para un trabajo que será incluido en una publicación científica colombiana.
Estudiantes de la UTPN crean brazo robótico controlado por voz para enseñar Lengua de Señas Mexicana

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