LAS PALMAS DE GRAN CANARIA, ESPAÑA.- Un equipo internacional de investigadores liderado por la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC), España, trabajó en el desarrollo de una herramienta que combina un brazo robótico con la inteligencia artificial (IA) para poder verificar firmas de forma más precisa y detectar problemas neuromotores o trastornos como la disgrafía.
Los profesores de estas tres universidades utilizaron un robot de la universidad polaca que, al mismo tiempo que simula el acto de firmar, almacena datos sobre los movimientos de sus articulaciones, tales como sus velocidades angulares y los momentos de fuerza de sus motores.
Según explicó a EFE el investigador Moisés Díaz, tras recabar esos datos con el robot de la Universidad de Bialystok, se pusieron en contacto con la de Bari Aldo Moro, en Italia, que trabaja con modelos avanzados de IA, para conocer 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», señaló el profesor Díaz.
Con todo lo recabado, tanto las firmas del robot como los datos de la IA, los investigadores de la universidad canaria pusieron en funcionamiento los verificadores de firmas diseñados en la propia institución académica «para ver si las tasas de reconocimiento mejoraban» y, tras hacer las primeras pruebas, lograron resultados positivos, lo que les invitó a realizar experimentos masivos y redactar este artículo científico.
Pero este sistema innovador, además de servir para dificultar el fraude en la autentificación de personas mediante las firmas, también tiene aplicaciones en otros campos relacionados con la escritura como biomarcador.
Así, matizó el profesor universitario, la escritura se puede recoger de dos formas, tanto con bolígrafo y papel como con tabletas digitalizadoras, y que ambas formas se han utilizado históricamente como biomarcadores, tanto en una faceta sanitaria como en la educativa.
En el caso sanitario, la escritura como biomarcador se utilizó en el cribado en ciertas disciplinas como la neurología, con test médicos especializados, tanto con lápiz y papel como con tabletas digitalizadoras.
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 con ellos intentar detectar problemas neuromotores en personas con demencias o disfunciones motoras.
