Robot de tres brazos alcanza 95% de precisión en corte de pescado para uso industrial

Un sistema desarrollado en Noruega combina aprendizaje profundo por refuerzo y sensores táctiles para automatizar tareas delicadas con materiales blandos, abriendo nuevas posibilidades para la industria alimentaria y sanitaria.

Investigadores de la Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología (NTNU) desarrollaron un robot de tres brazos capaz de cortar salmón fresco con una precisión táctil del 95%, según datos publicados por Entorno. El sistema, denominado Sashimi-Bot, representa un avance técnico relevante para la automatización de procesos que involucran materiales de comportamiento variable, un área donde la robótica industrial ha enfrentado limitaciones estructurales durante décadas.

Cada brazo del sistema cumple una función diferenciada: el primero estabiliza y posiciona el filete, el segundo opera un cuchillo de chef, y el tercero traslada las piezas cortadas con palillos hacia una bandeja de destino. El principal obstáculo técnico no fue el corte en sí, sino la colocación precisa del pescado antes de ejecutarlo. Para resolverlo, el equipo entrenó al robot mediante aprendizaje profundo por refuerzo en un entorno de simulación virtual, donde el sistema completó miles de movimientos antes de operar con material real, eliminando la necesidad de entrenamiento adicional con salmón físico. La detección del momento exacto en que la hoja toca la superficie de corte se resolvió con un sensor táctil GelSight —basado en gel y cámara interna— entrenado con más de 12,000 muestras de datos y 157 movimientos de corte, lo que permitió al sistema ajustar la profundidad del corte en tiempo real y proteger tanto la hoja como la tabla de trabajo.

Durante las pruebas de validación con filetes reales, el robot ejecutó 34 cortes de entre 6 y 16 milímetros de grosor. De las piezas que quedaron sobre la tabla, el sistema transfirió correctamente 26 de 28, fallando únicamente con dos rebanadas de grosor mínimo que resbalaron de los palillos. Seis piezas se adhirieron al cuchillo tras el corte —un comportamiento habitual con pescado crudo— y todas fueron recuperadas directamente desde la hoja. Para los equipos directivos de empresas en manufactura alimentaria, logística de precisión o atención sanitaria, este caso ilustra una tendencia concreta: la combinación de simulación virtual, redes neuronales y sensórica háptica está reduciendo la brecha entre la robótica industrial y las tareas que históricamente requerían destreza humana. La escalabilidad del modelo —transferible a otros materiales blandos— amplía su relevancia más allá del procesamiento de alimentos.