La ULPGC mejora la detección de firmas falsas combinando IA con un brazo robótico
Las Palmas de Gran Canaria, 28 de febrero de 2025
Un equipo de investigadores del IDETIC lidera el desarrollo de un sistema innovador que, además, es útil para detectar problemas neuromotores en seres humanos a través de la escritura
Equipo español, Moisés Diaz, MIguel Angel Ferrer y Jose Juan Quintana
Investigadores del Instituto Universitario para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación en Comunicaciones (IDETIC), junto a expertos de la Universidad Tecnológica de Bialystok (Polonia) y de la Universidad de Bari Aldo Moro (Italia), trabajan en el desarrollo de una herramienta que combina un brazo robótico del modelo UR5e (un brazo ligero de seis ejes) con una red neuronal de Inteligencia Artificial, gracias a la cual se pueden verificar las firmas de forma más precisa, detectando mejor las falsificaciones.
Este robot simula el acto de firmar y recoge datos sobre los movimientos ejecutados, como la velocidad angular de las articulaciones y los momentos de fuerza en sus motores, mientras que esa red neuronal aprende a predecir estos parámetros cinemáticos y dinámicos mediante la observación de firmas digitalizadas. Armonizando ambos enfoques se pueden estimar nuevas características de las firmas que se estudian en un sistema de verificación, con resultados más precisos, dificultando el fraude en la autentificación de personas mediante las firmas.
Este sistema innovador no se limita solamente a la detección de firmas fraudulentas para aplicaciones de seguridad, sino que tiene aplicaciones en otros campos relacionados con la escritura como biomarcador. Así, por ejemplo, este sistema puede emplearse para mejorar la detección de problemas neuromotores en personas con demencias o disfunciones motoras mediante tests de escritura en consultas de neurología, para identificar trastornos como la disgrafía (la discapacidad del aprendizaje que afecta a la expresión escrita y la capacidad de escribir) en niños o incluso para estimar la edad de un menor a partir de su caligrafía.
Este proyecto, que cuenta con fondos del programa europeo FEDER y de la Caja Canaria y La Caixa, ha sido publicado en un artículo en la revista Pattern Recognition Letters, una publicación científica centrada en áreas como las redes neuronales, el aprendizaje automático, el análisis de imágenes o la biometría. Lideran y firman este trabajo por parte de la ULPGC los investigadores Moisés Díaz, Miguel Ángel Ferrer y José Juan Quintana.