Estudante brasileiro cria IA que traduz Libras em tempo real e conquista prêmio

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O estudante Gabriel Sales, do curso de Estatística da Universidade Federal Fluminense (UFF), desenvolveu uma inteligência artificial capaz de traduzir a Língua Brasileira de Sinais (Libras) para o português em tempo real. Batizada de IA Libras, a ferramenta busca facilitar a comunicação entre pessoas surdas e ouvintes e recebeu reconhecimento internacional no Swift Student Challenge, competição promovida pela Apple.

A tecnologia permite que sinais feitos diante da câmera de um celular ou computador sejam convertidos em texto e voz. Para isso, o sistema utiliza inteligência artificial para reconhecer os movimentos das mãos e interpretar os gestos realizados em Libras, possibilitando a tradução quase instantânea.

A proposta surgiu da necessidade de ampliar as possibilidades de comunicação em situações nas quais não há profissionais especializados disponíveis. Entre os ambientes em que a ferramenta pode ser utilizada estão hospitais, escolas, estabelecimentos comerciais e repartições públicas.

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Segundo Gabriel, a intenção não é substituir os intérpretes de Libras, mas oferecer um recurso complementar para momentos em que a presença desses profissionais não seja possível. Dessa forma, a tecnologia busca reduzir as dificuldades de comunicação enfrentadas por pessoas surdas em atividades cotidianas.

Ao divulgar a iniciativa nas redes sociais, o universitário pediu apoio para continuar desenvolvendo o projeto e ampliar seu alcance. “Ajudem o mundo a se tornar um pouco mais inclusivo para os surdos”, afirmou.

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O trabalho também ganhou reconhecimento fora do Brasil. Gabriel foi premiado no Swift Student Challenge, competição internacional da Apple que reúne estudantes de diferentes países para apresentar projetos desenvolvidos com tecnologia.

A iniciativa da empresa reconhece soluções criadas por estudantes, incluindo projetos voltados a questões sociais. No caso da IA Libras, o desenvolvimento de uma ferramenta para facilitar a comunicação entre pessoas surdas e ouvintes foi o foco do trabalho apresentado pelo brasileiro.