Así es como investigadores usan la inteligencia artificial para verificar firmas y detectar problemas neuromotores

Un equipo internacional de investigadores liderado por la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC), España, desarrolló una herramienta basada en inteligencia artificial (IA) que permite verificar firmas con mayor precisión y detectar trastornos neuromotores, como la disgrafía.

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El estudio, publicado en la revista Pattern Recognition Letters, contó con la participación del Instituto Universitario para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación en Comunicaciones (IDETIC) de la ULPGC, así como de profesores de la Universidad Tecnológica de Bialystok (Polonia) y la Universidad de Bari Aldo Moro (Italia). Los investigadores Moisés Díaz, Miguel Ángel Ferrer y José Juan Quintana lideraron el proyecto.

El equipo utilizó un robot de la universidad polaca que simula el acto de firmar y, al mismo tiempo, registra datos sobre los movimientos de sus articulaciones, como las velocidades angulares y los momentos de fuerza de sus motores. Posteriormente, aron con la Universidad de Bari Aldo Moro, especializada en modelos avanzados de IA, para evaluar si era posible "estimar los movimientos del robot sin el robot y solo con la firma digitalizada".

"Les planteamos si era posible que a partir de una firma digital, pudieran estimar el movimiento de las articulaciones del robot, y nos dijeron que sí, que podía ser posible, así que probaron diferentes modelos de IA, y con uno de ellos, se podía recuperar, o estimar mejor esos datos", explicó Moisés Díaz a la agencia EFE.

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Con la información obtenida, los investigadores de la ULPGC utilizaron verificadores de firmas desarrollados en su institución para evaluar si las tasas de reconocimiento mejoraban. Las primeras pruebas arrojaron resultados positivos, lo que llevó al equipo a realizar experimentos a gran escala y a documentar sus hallazgos en la publicación científica.

Más allá de mejorar los sistemas de autentificación mediante firmas, esta tecnología tiene aplicaciones en la detección de problemas neuromotores a través del análisis de la escritura como biomarcador.

La escritura se puede recoger de dos formas, tanto con bolígrafo y papel como con tabletas digitalizadoras, y ambas formas se han utilizado como biomarcadores, tanto en una faceta sanitaria como en la educativa, según explicó Díaz. 

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En el ámbito de la salud, este enfoque ha sido empleado en pruebas médicas especializadas dentro de la neurología, utilizando tanto lápiz y papel como tabletas digitales. "En este segundo caso, nos preguntamos si, dado que la escritura se usa como biomarcador, podríamos estimar el movimiento del robot al realizarla. Para ello, aplicamos los mismos algoritmos utilizados en este trabajo con el fin de obtener más datos" y detectar posibles afecciones neuromotoras en personas con demencias o disfunciones motoras.

En el campo educativo, esta herramienta permite el desarrollo de sistemas que analicen la escritura infantil para determinar si corresponde con la edad esperada o si presenta desviaciones que podrían indicar dificultades de aprendizaje. "Puede decidir mejor si la escritura de un niño es la normal para su edad, o si está desviada de la normalidad", señaló el investigador.

Esto facilitará la identificación temprana de la disgrafía, un trastorno que afecta la expresión escrita, e incluso podría contribuir a estimar la edad de un menor a partir de su caligrafía.

Gracias a estos avances, el uso de estas herramientas se vuelve accesible para centros sanitarios y educativos, ya que la IA permite prescindir de un robot físico y obtener resultados mediante un ordenador o tableta electrónica.

Agencia EFE