Na světě je asi 70 miliónů neslyšících či nedoslýchavých osob, kteří jako svůj přirozený způsob komunikace využívají jeden z více než tří stovek znakových jazyků. Znakující lidé jsou však i dnes v řadě oblastí značně omezeni – jednou z nejvýraznějších takových domén jsou technologie, na kterých závisíme pro každodenní osobní, pracovní i studijní potřeby. Zatím totiž neexistuje nástroj, který by neslyšícím umožnil na vstupu – namísto standardní klávesnice a jazyka psaného – přesně a efektivně komunikovat právě pomocí jazyka znakového.
Ve svém výzkumném projektu SPOTER se Matyáš Boháček tak věnoval rozpoznávání znakového jazyka do textu pomocí umělé inteligence, konkrétně metod strojového učení. Cílem bylo vytvořit model, který by pro video, na kterém člověk předvede libovolný znak z daného znakového jazyka, poskytl jeho textový překlad (pro český znakový jazyk v češtině, pro americký v angličtině atp.). Aby takový model bylo možné používat v mobilních telefonech či prohlížeči a zároveň byl co možná nejjednodušší k natrénování, byly mezi cíli projektu i výpočetní efektivita a schopnost dostatečného učení na malých vzorcích dat.
To se podařilo splnit. Pod odborným vedením p. dr. Hrúze ze Západočeské univerzity v Plzni vytvořil model SPOTER, který je ve srovnání s předchozími metodami nejpřesnější a až 11krát rychlejší. Tyto poznatky pak publikoval na workshopech při prestižních vědeckých konferencích WACV na Havaji a CVPR v New Orleans.
Krom publikace článků vytvořil i webovou aplikaci, která – ve stylu internetových slovníků – umožňuje překládat videa znakového jazyka do textu.
Stačí se tak nahrát pomocí webkamery nebo vložit video a během několika vteřin lze vidět překlad s odkazy, vysvětlivkami i regionálními verzemi znaku. Jednotlivé regionální modely i s kódem celé aplikace jsou veřejně dostupné pro výzkumníky, firmy, ale třeba i kutily a nadšence, kteří by s nimi chtěli tvořit a bádat dál.