Antes de la pandemia de COVID-19, Elly Savatia impartía talleres de robótica en Kenia. Hasta que visitó una escuela secundaria en el oeste de Kenia.
De los miles de estudiantes que capacitó, más de 400 eran sordos, dijo Savatia. A falta de intérprete, estos estudiantes no pudieron hacer preguntas hasta después de la sesión, cuando varios se acercaron a él con cuadernos y bolígrafos.
"Me impactó lo agotador que debe ser", le dijo a TechCabal. "En ese entorno, la única forma de comunicación es mediante intercambios lentos y escritos a mano. Esos estudiantes eran brillantes y curiosos, pero la falta de herramientas accesibles los había excluido".
Ese día se plantó la semilla de Signvrse, una empresa emergente con sede en Kenia que crea herramientas impulsadas por inteligencia artificial para la interpretación del lenguaje de señas en tiempo real para africanos.
La brecha de comunicación
En toda África, más de 40 millones de personas viven con discapacidades auditivas. Sin embargo, los intérpretes Son escasos, a menudo demasiado caro y más frecuente en zonas urbanas. Los datos precisos son escasos, pero la Asociación Nacional de Sordos de Kenia estima La población sorda y con dificultades auditivas en Kenia ronda los 2.7 millones. En mayo, tras asociarse con el gobierno del condado de Nairobi para lanzar una aplicación de interpretación de señas a pedido en instituciones médicas, Signs Media... dijo Más de 500 intérpretes cualificados de lengua de señas keniana se inscribieron. En varios países africanos, Sólo sobre Hay entre 40 y 700 intérpretes de lengua de señas disponibles para cientos de miles de personas que los necesitan.
Para la comunidad sorda, esto significa que la participación en un aula, un hospital o una oficina gubernamental es imposible o está a merced de un intérprete que podría no presentarse. Kenia es uno de algunos países del continente Donde la lengua de señas ha sido reconocida como lengua oficial. Sin embargo, muy pocas personas no sordas pueden comunicarse o tienen incentivos para aprender la lengua de señas en Kenia o en otras partes del continente.
“La mayoría de la gente no conoce la lengua de señas”, dijo Savatia. “Fue entonces cuando el problema se volvió personal para mí. Ya no se trataba solo de tecnología. Se trataba de justicia, dignidad y el derecho humano fundamental a la comunicación”.
De la visión a la tecnología
La primera idea de Savatia fue simple: utilizar visión de computadora Para rastrear el lenguaje de señas e interpretarlo como texto. Esto evolucionó hasta convertirse en una aplicación que podía tomar el lenguaje escrito o hablado y traducirlo instantáneamente al lenguaje de señas mediante un personaje animado.
“Lo imaginé como un intérprete de bolsillo, algo que pudiera llevarse a cualquier parte y que rompería la barrera entre personas oyentes y sordas en tiempo real”, dijo.
Pero el desarrollo reveló los límites de la visión artificial. Hay alrededor de... 300 diferente Lenguas de señas en todo el mundo. Va más allá de las simples formas de las manos; abarca expresiones faciales, movimientos corporales, ritmo y contextos locales. Estos elementos transmiten significado y emoción, y son esenciales para una verdadera comprensión.
Así que el equipo cambió de estrategia. Adoptaron captura de movimiento tecnología para grabar a personas sordas que hablan señas con detalle y construir avatares 3D capaces de reproducir el lenguaje completo de forma natural.
“La captura de movimiento nos permite registrar estos matices directamente de personas sordas con habilidades de lenguaje de señas, lo que garantiza que la traducción no solo sea técnicamente correcta, sino también natural y expresiva”, explicó Savatia. “Otros enfoques, como el uso de imágenes estáticas o animaciones simples, tienden a restarle profundidad al lenguaje”.
Su producto estrella, Terp360Refleja esa evolución. Se basa en un conjunto de datos de más de 20,000 secuencias de señas capturadas profesionalmente. Según Savatia, el conjunto de datos incluye señas de diferentes regiones de Kenia, el 60 % de zonas urbanas y el 40 % de zonas rurales, para captar cómo varía la seña entre comunidades. Cada seña es validada por colaboradores de la comunidad sorda antes de su lanzamiento.
Fuente: Signvrse
Para Savatia, la cocreación fue un principio fundamental en el desarrollo de Terp360, con más de 30 personas sordas que dieron forma directamente al producto.
“No se trata de desarrollar para la comunidad sorda, sino con ella”, dijo Savatia. “Los usuarios sordos participan en cada etapa del desarrollo de nuestro producto. Nos ayudan a validar la precisión de nuestras traducciones de texto a señas, a revisar nuestras animaciones para asegurar que las señas se vean correctamente y a evaluar nuestra experiencia de usuario general”.
Esta colaboración se ha reflejado en la forma en que se buscan y utilizan las opiniones de los usuarios para mejorar el producto. Cuando los usuarios comentaron que las señales parecían demasiado mecánicas y robóticas, explicando que la señalización real fluye naturalmente de una señal a otra, el equipo rediseñó por completo la integración de las animaciones, afirma.
Innovación técnica que funciona
Al abrir Terp360, un usuario puede escribir o hablar directamente a la plataforma. El sistema procesa la información mediante la base de datos de lenguaje de señas de Signvrse y el modelo de traducción de IA, y luego muestra un avatar 3D que interpreta la versión exacta en lenguaje de señas en pantalla.
“Todo el proceso ocurre en segundos, por lo que un usuario sordo puede ver el mensaje en su idioma casi en tiempo real”, dijo Savatia.
El equipo ha logrado una reducción del 35 % en el tiempo de procesamiento mediante el precálculo de combinaciones comunes de señales. Para los desafíos de la red en África, utilizan un enfoque de transmisión donde las partes esenciales se cargan primero. "Es mejor mostrar una señal un poco más simple de inmediato que una perfecta después de un largo retraso", explicó.
Lograr que los avatares lucieran naturales resultó ser el mayor obstáculo técnico. Inicialmente, las animaciones parecían robóticas porque los signos individuales se reproducían uno tras otro con saltos bruscos entre movimientos.
“Los señas reales fluyen con fluidez de una seña a otra”, dijo Savatia. El equipo resolvió este problema desarrollando algoritmos de suavizado que combinan las transiciones entre señas de forma natural.
Por ahora, solo funciona en un sentido: texto y voz en lengua de señas keniana. El otro sentido, de señas a texto, está en proceso, pero técnicamente es más difícil. Según él, perfeccionar la conversión de texto a lengua de señas es la prioridad principal, ya que aborda la necesidad más inmediata de accesibilidad.
Signvrse comenzó con $20,000 en subvenciones iniciales, $10,000 cada uno de UNICEF y la Fundación We Are Family, lo que les permitió probar su prototipo con más de 1,500 personas sordas en Kenia y Uganda.
En 2024, Google.org los seleccionó como una de las 21 organizaciones en todo el mundo para su Acelerador de IA generativa, donde la empresa recibió financiación y mentoría técnica. Otros reconocimientos incluyen el Premio a la Innovación del Secretario General de la Commonwealth, el Premio Presidencial a la Innovación de Kenia, la Imagine Cup de Microsoft y el apoyo de la Universidad Carnegie Mellon.
Más allá de Terp360 como producto independiente, Signvrse está creando interfaces que permiten a otras empresas integrar la traducción del lenguaje de señas en tiempo real directamente en sus propias aplicaciones, sitios web y dispositivos.
Desafíos de escala
A pesar del progreso técnico y el respaldo mundial, la expansión en África presenta obstáculos. La adopción es uno de ellos.
“Podemos generar lenguaje de señas, pero algunas personas sordas aún no han adoptado avatares digitales”, admitió Savatia. “Eso significa una de dos cosas: o no están preparadas para la comunicación digital, o nuestra tecnología no es lo suficientemente buena. Apostamos por esto último”.
Además, está la diversidad lingüística. Cada país africano tiene su propia lengua de señas, a menudo con variaciones regionales. Crear conjuntos de datos para cada una requiere tiempo, dinero y sólidas colaboraciones comunitarias. La infraestructura es otro desafío: garantizar un servicio fiable donde el acceso a internet es limitado. Y, por último, la asequibilidad sigue siendo una preocupación.
“La clave que hemos aprendido es que la tecnología por sí sola no es suficiente”, dijo Savatia. “Necesitamos confianza, colaboración comunitaria y una comprensión real de cómo se comunican realmente las personas sordas”.
¿Qué es lo siguiente?
Signvrse está probando integraciones en gestión de colas, señalización digital y plataformas de aprendizaje electrónico. También ha abierto una oficina en Ruanda para probar implementaciones en aulas y servicios públicos.
La compañía espera obtener sus primeros ingresos en el cuarto trimestre de 2025 mediante un modelo SaaS B2B, licenciando su tecnología a instituciones educativas, agencias gubernamentales y organizaciones. Sorprendentemente, el mayor impulso hasta la fecha proviene del sector de la tecnología educativa.
Si bien inicialmente nos centramos en aplicaciones empresariales, hemos observado una gran demanda en el aprendizaje en línea. Esto nos indica que la traducción de lengua de señas en tiempo real puede desempeñar un papel más importante en la educación de lo que imaginábamos, afirmó Savatia.
Durante los próximos cinco años, el equipo prevé que Signvrse cubra múltiples lenguas de señas africanas y se integre en las principales plataformas, desde portales educativos y sistemas de atención médica hasta servicios de transmisión y lugares de trabajo.
La visión a largo plazo es audaz pero simple: hacer que la interpretación del lenguaje de señas en tiempo real sea tan normal y accesible como los subtítulos.
“No hay razón para que un estudiante sordo en una escuela rural, o un paciente sordo en un hospital concurrido, deba esperar horas o quedar completamente excluido sólo porque no hay intérprete”, dijo Savatia.
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