NotiPress<\/p>\n\n\n\n
Un equipo de investigadores de la Universidad Estatal de Pensilvania (Penn State) desarroll\u00f3 una nueva herramienta de asistencia para personas con discapacidad visual, capaz de identificar objetos en tiempo real y guiar f\u00edsicamente al usuario hacia ellos mediante comandos de voz y se\u00f1ales h\u00e1pticas. La aplicaci\u00f3n, llamada NaviSense, recibi\u00f3 el Premio al Mejor P\u00f3ster del P\u00fablico en la conferencia SIGACCESS ASSETS ’25 de la Association for Computing Machinery, celebrada en octubre en Denver.<\/p>\n\n\n\n
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Seg\u00fan los desarrolladores, NaviSense se diferencia de otros sistemas de ayuda visual al combinar modelos de lenguaje de gran tama\u00f1o (LLM) y modelos de visi\u00f3n-lenguaje (VLM). Esta integraci\u00f3n permite a la aplicaci\u00f3n operar sin necesidad de precargar modelos espec\u00edficos de objetos, lo que ofrece una mayor flexibilidad en su uso. “Mediante el uso de VLM y LLM, NaviSense puede reconocer objetos en su entorno en tiempo real mediante comandos de voz”, explic\u00f3 Vijaykrishnan Narayanan, profesor de Penn State y l\u00edder del proyecto.<\/p>\n\n\n\n
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El sistema emplea las funciones de audio y vibraci\u00f3n del tel\u00e9fono m\u00f3vil para dirigir al usuario hacia los objetos solicitados. Cuando no comprende la instrucci\u00f3n inicial, la herramienta formula preguntas adicionales para refinar la b\u00fasqueda. Adem\u00e1s, NaviSense rastrea el movimiento de la mano del usuario para ofrecer orientaci\u00f3n precisa durante la interacci\u00f3n f\u00edsica con el objeto.<\/p>\n\n\n\n
Previo a su desarrollo, el equipo realiz\u00f3 entrevistas con personas con discapacidad visual para adaptar las funcionalidades de la herramienta a sus necesidades reales. “Estas entrevistas nos dieron una buena idea de los desaf\u00edos reales que enfrentan las personas con discapacidad visual”, coment\u00f3 Ajay Narayanan Sridhar, estudiante de doctorado y principal investigador del proyecto.<\/p>\n\n\n\n
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Durante las pruebas, 12 participantes compararon NaviSense con otras dos herramientas comerciales. Los resultados mostraron una reducci\u00f3n significativa en el tiempo requerido para localizar objetos y una mayor precisi\u00f3n en la detecci\u00f3n. Un usuario se\u00f1al\u00f3: “Me gusta que te d\u00e9 pistas sobre la ubicaci\u00f3n del objeto, ya sea a la izquierda o a la derecha, arriba o abajo, y luego, \u00a1bum!, lo has conseguido”.<\/p>\n\n\n\n
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Aunque la herramienta a\u00fan no fue comercializada, el equipo trabaja en mejorar el consumo energ\u00e9tico y la eficiencia de los modelos IA para facilitar su implementaci\u00f3n generalizada. La investigaci\u00f3n fue financiada por la Fundaci\u00f3n Nacional de Ciencias de Estados Unidos y cont\u00f3 con la participaci\u00f3n de expertos de otras instituciones como la Universidad del Sur de California.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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