--- canonical_url: "https://techinfo.com.ar/contenido/401/la-nueva-tecnologia-que-permite-a-los-robots-manipular-cortar-y-pelar-cualquier-" title: "La nueva tecnología que permite a los robots manipular, cortar y pelar cualquier objeto" article_type: "Article" description: "Los robots logran manipular alimentos irregulares y superficies curvas sin necesidad de modelos 3D perfectos" main_image: "https://techinfo.com.ar/download/multimedia.normal.bc4b1a62ef4a9384.bm9ybWFsLndlYnA%3D.webp" date_published: "2026-04-22T00:16:00-03:00" date_modified: "2026-05-10T00:19:25-03:00" tags: - "desarrollo" - "hogar" - "robots" - "tareas" - "tecnologia" author_name: "Techinfo" author_url: "https://techinfo.com.ar/usuario/2/techinfo" category_name: "Actualidad" category_url: "https://techinfo.com.ar/categoria/2/actualidad" --- # La nueva tecnología que permite a los robots manipular, cortar y pelar cualquier objeto ![robot pelando manzana](/download/multimedia.normal.bc4b1a62ef4a9384.bm9ybWFsLndlYnA%3D.webp) La manipulación de **objetos irregulares y de formas complejas** ha sido, durante décadas, uno de los principales desafíos en la **robótica aplicada**. Las limitaciones de los sistemas actuales, que dependen de grandes bases de datos y modelos rígidos, restringen la capacidad de los robots para adaptarse a contextos impredecibles y tareas variadas. [https://www.infobae.com/tecno/2026/05/10/no-necesitas-una-pc-de-gama-alta-para-divertirte-estos-juegos-funcionan-con-solo-8-gb-de-ram-o-menos/](https://www.infobae.com/tecno/2026/05/10/no-necesitas-una-pc-de-gama-alta-para-divertirte-estos-juegos-funcionan-con-solo-8-gb-de-ram-o-menos/) Sin embargo, un avance presentado por investigadores del **Instituto Federal Suizo de Tecnología de Lausana (EPFL)** y del **Instituto de Investigación Idiap** abre un nuevo camino para la robótica industrial y de servicios: una tecnología que permite a los robots manipular, cortar y pelar cualquier objeto, incluso en entornos desordenados y con datos incompletos. ## Un sistema basado en geometría adaptable El método desarrollado por el equipo suizo parte de la creación de un **“mapa de nube de puntos”** de cualquier objeto, independientemente de su forma o tamaño. Según informa Interesting Engineering, el sistema identifica puntos de referencia clave en la superficie y genera una **representación geométrica fluida** y adaptada a la tarea. Esta estructura permite a los robots comprender y manipular objetos con geometrías variables, superando la rigidez de los enfoques tradicionales basados en la pose o en modelos 3D limpios. [https://www.infobae.com/tecno/2026/05/08/dia-de-la-madre-2026-50-mensajes-lindos-y-emotivos-para-enviar-el-domingo-por-whatsapp/](https://www.infobae.com/tecno/2026/05/08/dia-de-la-madre-2026-50-mensajes-lindos-y-emotivos-para-enviar-el-domingo-por-whatsapp/) ![Primer plano de un brazo robótico metálico con un guante blanco que sostiene un cuchillo de chef cortando una batata en rodajas finas sobre una tabla de madera.](https://www.infobae.com/resizer/v2/3PNIS65HBJD5TCYBYFCHTBULRI.png?auth=cfe54d9c476030936a7e5576837ba688a54f46ca4b47db3cfbaa828a2b5f26ea&smart=true&width=350&height=191&quality=85)La tecnología usa nubes de puntos para identificar puntos clave en la superficie de cada objeto. (Imagen Ilustrativa Infobae) A diferencia de otras técnicas, el nuevo método no requiere modelos perfectos ni grandes cantidades de datos de entrenamiento. Utiliza principios de **geometría diferencial discreta** para construir campos continuos de marcos de referencia locales guiados por la superficie y los puntos clave del objeto. Estos campos de orientación permiten que las acciones básicas —como deslizar, cortar o pelar— se expresen de manera invariante a la forma, facilitando la transferencia de habilidades entre objetos muy diferentes. ## Manipulación sensible a la forma y transferencia de habilidades La tecnología imita la capacidad humana de transferir habilidades de manipulación entre objetos diversos. Mientras que los humanos pueden pelar una patata y luego un plátano sin dificultad, los robots suelen fracasar ante la variabilidad geométrica. Este sistema resuelve el problema al ofrecer representaciones reutilizables y **sensibles a la geometría**, lo que permite a los robots ejecutar tareas complejas en objetos nunca antes vistos, sin necesidad de reentrenamiento. [https://www.infobae.com/tecno/2026/05/08/hombre-se-hizo-pasar-por-mujer-en-onlyfans-con-ia-y-gano-usd-43000/](https://www.infobae.com/tecno/2026/05/08/hombre-se-hizo-pasar-por-mujer-en-onlyfans-con-ia-y-gano-usd-43000/) El **marco modular** puede integrarse con diversos sistemas de control: desde teleoperación hasta planificación de trayectorias y aprendizaje por refuerzo. Así, los robots pueden adaptar rápidamente comportamientos aprendidos a nuevos objetos y situaciones, acelerando la convergencia y mejorando la eficiencia en la planificación de tareas. ![Un robot humanoide de color plateado y ojos azules brillantes sosteniendo y pelando un plátano amarillo en una cocina moderna de tonos claros.](https://www.infobae.com/resizer/v2/LPRSG77MMBGQ5JSRBSGVZBVDXY.png?auth=237c7701ef2ab2e2b78ac2d9565323b15e9ec77f5bb157060d3c6c084671c7c5&smart=true&width=350&height=191&quality=85)El sistema mantiene su precisión incluso con datos incompletos o en entornos desordenados. (Imagen Ilustrativa Infobae) ## Control adaptativo y robustez ante el entorno real La clave del avance reside en la generación de un **campo de orientación a partir de datos de visión y profundidad en tiempo real**. Gracias a la aplicación de la **ecuación de difusión**, una herramienta matemática que distribuye información geométrica a través de la superficie, el sistema trabaja directamente con nubes de puntos, sin depender de modelos 3D perfectos. Para operaciones que requieren transiciones entre contacto y espacio libre, el método combina difusión con técnicas de **Monte Carlo**, lo que permite un cálculo eficiente y sin necesidad de cuadrículas. Un aspecto destacado es la **robustez del sistema frente a datos incompletos o con ruido**, habituales en entornos industriales o domésticos. El robot puede operar incluso cuando los sensores no captan toda la superficie del objeto o cuando el entorno es desordenado. ## Resultados experimentales y aplicaciones Durante las pruebas, los robots equipados con visión, sensores de profundidad y retroalimentación de fuerza lograron manipular, pelar, cortar e inspeccionar objetos con formas impredecibles, como **plátanos o batatas**. En experimentos con **50 objetos deformados aleatoriamente**, el sistema demostró una menor variación en las trayectorias de acción respecto a los métodos convencionales, lo que indica una mayor capacidad de generalización y adaptabilidad. ![Robot humanoide plateado y negro rompiendo un huevo sobre una sartén con dos huevos ya cocinándose en una estufa moderna, dentro de una cocina.](https://www.infobae.com/resizer/v2/7KANTDUTGFHTVDGAMZUTM7J4MM.png?auth=600d5cf5d09cc78eea208e064f66a9a5db62817ca0906cb2f41e04d6de96c596&smart=true&width=350&height=191&quality=85)El avance acerca la robótica a las capacidades de manipulación humana en aplicaciones industriales y domésticas. (Imagen Ilustrativa Infobae) La integración con distintas estrategias de control amplía el espectro de aplicaciones, desde la industria alimentaria hasta la manufactura avanzada y la robótica doméstica. El marco permite que las máquinas ejecuten tareas delicadas y repetitivas, adaptándose en tiempo real a objetos desconocidos, y representa un avance hacia robots más autónomos y versátiles. El desarrollo presentado por el **EPFL** y el **Instituto Idiap** establece una base tecnológica que acerca a la robótica a las capacidades de manipulación humanas, abriendo nuevas posibilidades para la automatización y el trabajo colaborativo entre personas --- *Contenido creado y optimizado para IA con [Medios CMS](https://medios.io)* — Plataforma profesional para la gestión de medios digitales y portales de noticias.