Tres brazos, un objetivo: este robot acelera el corte de salmón para sashimi y aprieta la carrera por automatizar cocinas

La presión del filo decide buena parte del resultado cuando el pescado crudo debe llegar al plato con una textura limpia. En muchas elaboraciones japonesas, el cuchillo no sirve solo para partir una pieza, porque cada gesto condiciona el grosor, la forma y la sensación final en boca.

El producto cede, se desplaza y puede romperse si la mano aprieta demasiado o entra con un ángulo impreciso. Por eso la maestría aparece en movimientos medidos, en la lectura de una carne delicada y en la capacidad de mantener cada corte bajo control antes de que el plato llegue a la mesa.

Las pruebas confirmaron un buen rendimiento con filetes de distinto grosor

Un equipo de la Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología ha desarrollado Sashimi-Bot, un robot de tres brazos entrenado para cortar y servir pescado crudo sin intervención humana. La investigación, publicada en npj Robotics, parte de una dificultad que la automatización todavía arrastra en la cocina y en la industria alimentaria: los robots trabajan bien con piezas rígidas, pero fallan cuando el material se dobla, resbala o cambia de forma durante el manejo. En este caso, la prueba se centró en filetes reales de salmón y en una tarea que exige precisión de cuchillo, control de presión y retirada de cada pieza cortada.

Las pruebas dieron una medida clara del rendimiento del sistema antes de pensar en usos fuera del laboratorio. Sashimi-Bot produjo 34 cortes de salmón, con grosores situados entre seis y 16 milímetros, y resolvió también uno de los problemas habituales del pescado crudo cuando se pega a la hoja. Seis piezas quedaron adheridas al cuchillo tras el corte, y el robot recuperó todas directamente desde la hoja. De las 28 piezas que quedaron sobre la tabla, trasladó 26 con palillos hasta una bandeja. Los dos fallos se produjeron con rebanadas muy finas que se deslizaron durante el agarre.

Los investigadores entrenaron el sistema mediante aprendizaje profundo por refuerzo dentro de una simulación, donde el robot pudo repetir miles de movimientos, probar colocaciones y recibir recompensas cuando lograba acomodar mejor el filete antes del corte.

Ese entrenamiento virtual permitió transferir después la habilidad a la máquina física sin añadir prácticas extra con salmón real. La preparación de la pieza era una parte delicada del proceso, porque un filete mal centrado o deformado cambia el ángulo de entrada del cuchillo y empeora el resultado.

El corte exigía además que la máquina supiera cuándo la hoja había llegado a la tabla. Para lograrlo, el equipo incorporó un sensor táctil GelSight, formado por una superficie de gel y una cámara interna capaz de registrar presión y deformación. Esa información dio al brazo del cuchillo una forma de tacto, necesaria porque el gripper suave introduce pequeñas variaciones en la posición de la hoja.

La red del sensor se entrenó con 12.397 lecturas procedentes de 157 movimientos de corte, y en las pruebas alcanzó un 95% de exactitud al detectar el contacto con la tabla, con una precisión del 99% y una recuperación del 67%.

El prototipo mostró sus límites antes de pensar en otros usos

La arquitectura del robot reparte la tarea para que cada brazo haga una parte distinta del trabajo. Uno estabiliza y coloca el filete sobre la tabla, otro maneja un cuchillo de chef y el tercero recoge las piezas con palillos para dejarlas en una bandeja.

Esa división permitió que el sistema corrigiera la posición del pescado antes de cortar y que después actuara sobre cada rebanada sin depender de una mano humana. El reto principal estaba en mantener bajo control un material blando, flexible y resbaladizo, justo el tipo de producto que suele sacar a los robots de sus rutinas industriales más previsibles.

El prototipo todavía trabaja con lentitud y bajo límites de seguridad propios de un laboratorio. Cada corte duró unos 5,3 segundos, pero el ciclo completo entre cortes alcanzó una media de 27,9 segundos, y subió a 37,7 segundos cuando una pieza debía retirarse desde la hoja.

Aun así, la Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología plantea este desarrollo como una vía para ampliar la automatización hacia alimentos, cultivos, tejidos y otros materiales deformables. La consecuencia inmediata queda en la cocina experimental, pero la diferencia de fondo está en que una máquina ya puede cortar, sentir y recoger un producto que cambia bajo sus propias herramientas.