GamiHelper: Gamificación para aumentar la interacción de personas con otras que padecen de discapacidad motriz de los miembros superiores utilizando Deep Learning

Abstract

Habiendo investigado acerca de la discapacidad de personas en general, la cantidad de las personas que las poseen y los problemas a las que ellas se enfrentan, hemos decidido enfocar el proyecto en las personas con discapacidad motriz de los miembros superiores desarrollando un programa que permite a nuestro público objetivo, interactuar de una mejora manera con cualquier otra persona, mediante el uso de 3 mini videojuegos capaces de ser controlados por voz. El proyecto tuvo 4 etapas de desarrollo las cuales son: En su primera etapa, la elaboración de un benchmarking de los modelos, arquitecturas, red neuronal y género de videojuegos para poder interactuar con las personas con discapacidad motriz. En su segunda etapa, la descripción de la implementación de la red neuronal utilizada, basada en Redes Neuronales Concurrentes (CNN) para resolver la problemática. En su tercera etapa, se describieron los correspondientes minijuegos que componen al videojuego y sus características. Finalmente, en su última etapa, se validó la aplicación del videojuego con expertos del área de la medicina. Esperamos que en el futuro otros grupos continúen mejorando nuestros avances para así también otorgarles a nuestro público objetivo otras facilidades en campos como ofimática, ocio, etc.

Having researched the disability of people in general, the number of people who have them and the problems they face, we have decided to focus the project on people with motor disabilities of the upper limbs, developing a program that allows our target audience, interact in a better way with any other person, through the use of 3 mini video games capable of being controlled by voice. The project had 4 stages of development which are: In its first stage, the development of a benchmarking of the models, architectures, neural network and genre of video games to be able to interact with people with motor disabilities. In its second stage, the description of the implementation of the neural network used, based on Concurrent Neural Networks (CNN) to solve the problem. In its third stage, the corresponding mini-games that make up the video game and their characteristics were described. Finally, in its last stage, the application of the video game was validated with experts in the area of ​​medicine. We hope that in the future other groups will continue to improve our advances in order to also provide our target audience with other facilities in fields such as office automation, leisure, etc.