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Universidades del Reino Unido obtienen 8,45 millones de libras para crear un modelo de IA de lengua de senas con la comunidad sorda

El proyecto SignGPT, liderado por la Universidad de Surrey con Oxford y UCL, obtuvo 8,45 millones de libras del consejo de investigacion del Reino Unido para crear un modelo de IA que traduce entre ingles y video fotorrealista de lengua de senas britanica.

Inteligencia ArtificialEquipo Editorial GNGV5 min lectura

Un consorcio de universidades britanicas obtuvo 8,45 millones de libras en enero de 2025 para crear SignGPT, un modelo de inteligencia artificial disenado para traducir entre el ingles hablado y escrito y video fotorrealista de lengua de senas britanica. El proyecto de cinco anos esta financiado por el consejo de investigacion de ingenieria y ciencias fisicas del Reino Unido y liderado por la Universidad de Surrey, junto con la Universidad de Oxford y el centro de investigacion en sordera, cognicion y lenguaje de University College London.

El reto tecnico es grande. Las lenguas de senas son lenguas naturales completas, con su propia gramatica y estructura espacial, no simples versiones senadas del ingles, y traducir con fluidez entre habla y video realista de senas sigue sin resolverse. El proyecto planea reunir lo que describe como el mayor conjunto de datos de lengua de senas del mundo, desarrollar un gran modelo de lenguaje de senas y publicar herramientas de codigo abierto, herramientas de anotacion y demostraciones web para que otros construyan sobre el trabajo.

De forma crucial, la comunidad sorda debe ser colaboradora, no objeto. El proyecto incluye representacion de la Royal Association for Deaf People, reflejando una dura leccion de iniciativas anteriores, donde tecnologias como los guantes de senas se disenaron sin una participacion profunda de personas sordas y fracasaron. El profesor Richard Bowden definio la meta como asegurar que la comunidad sorda no quede atras en la revolucion de la IA.

Una subvencion es un comienzo, no un producto terminado, y hay advertencias. Las partes mas dificiles estan por venir, el video generativo puede producir errores, y ningun sistema automatico deberia reemplazar a interpretes humanos cualificados en situaciones de alto riesgo.

Fuentes

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