Desde cortar un plátano en rodajas hasta pelar una patata o lavar los platos, la mayoría de las personas pueden agarrar y manipular objetos curvos casi sin esfuerzo físico ni pensamiento consciente.

También pueden aplicar estas habilidades de manera intuitiva e instantánea a objetos con los que nunca se han topado antes. Sin embargo, para los robots, este no es el caso.

Investigadores del Instituto Federal Suizo de Tecnología de Lausana (EPFL) han desarrollado un nuevo método para abordar este desafío: han creado un robot capaz de pelar y cortar frutas y verduras curvas. Esta investigación fue publicada en la revista *Science Robotics* el 22 de abril.

«A diferencia de la evasión de obstáculos, la manipulación centrada en objetos —que implica interacción física— requiere métodos de representación capaces de capturar con precisión la geometría de la superficie y aprovechar sus características estructurales», afirma Cem Bilaloglu, autor principal del artículo y estudiante de doctorado en el EPFL. «El desafío fundamental en estas tareas radica en la inmensa variabilidad de las formas de los objetos. Incluso dentro de una misma categoría, las formas geométricas pueden diferir significativamente en términos de curvatura, topología y escala. Esta variabilidad hace inviable aprender y almacenar estrategias de manipulación para cada una de las formas posibles».

Esto dificulta que los robots transfieran las habilidades de manipulación a diferentes objetos curvos. El nuevo método desarrollado por los investigadores utiliza nubes de puntos de coordenadas y puntos de referencia clave en la superficie de un objeto para generar una representación computacional del mismo. Esta representación puede combinarse posteriormente con instrucciones direccionales «centradas en el objeto» —tales como «a lo largo» o «hacia» el objeto— para guiar al robot en la realización de tareas sobre diversos objetos.

Demostraron la eficacia de este método pelando plátanos y batatas, cortando verduras y explorando las superficies de diversos objetos impresos en 3D.

«Como muestran nuestros experimentos de prueba de concepto, una dirección prometedora consiste en utilizar este marco para combinar demostraciones realizadas con formas de objetos totalmente diferentes en una estrategia unificada y generalizable», concluye Bilaloglu. «Asimismo, nuestro trabajo destaca el potencial de entrenar estrategias mediante geometrías simuladas sencillas para luego transferir esas habilidades —de manera *zero-shot* (sin ejemplos previos)— a objetos más complejos».

Los investigadores sugieren que, tal vez algún día, los robots se encargarán por nosotros de las tareas de cortar, pelar y lavar los platos.