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Los robots comienzan a comprender el procesamiento de alimentos
Es menos sorprendente que la victoria de Deep Blue sobre el campeón de ajedrez Garry Kasparov, pero Richard van der Linde dice que el dominio de su mano robótica para recoger repollo es algo así como un hito para las máquinas. Con la ayuda de cinco cámaras, además de sensores en su muñeca para monitorear la resistencia que encuentra, la pinza de tres dedos puede levantar con cuidado un repollo, reorientarlo y colocarlo en una máquina que quita el corazón. En la industria, solo los humanos pueden hacer eso en este momento, dice van der Linde.
Su empresa Lacquey, con sede en Delft, Países Bajos, está trabajando con FTNON , un fabricante de equipos de procesamiento de alimentos, para preparar la tecnología para trabajar dentro de los gigantes enfriadores donde hoy en día los humanos procesan repollo, lechuga y otros productos para el envasado. Lacquey también está probando versiones para otros tipos de trabajos, como empacar tomates, pimientos y mangos.
El progreso de la empresa es un ejemplo de cómo los avances en la tecnología de manipulación robótica están abriendo nuevos puestos de trabajo para los robots en el negocio de procesamiento de alimentos. Los objetos sólidos, duros e idénticos, como las piezas de automóviles, son fáciles de mover para los robots. Pero los objetos delicados, flexibles y naturalmente variables, como la carne, las frutas y las verduras, requieren una detección y una manipulación mucho más sofisticadas.
El interés está impulsado en parte por el potencial para reducir los costos laborales, al igual que en otras industrias. Pero las empresas de procesamiento de alimentos también ven la robótica como una forma de aumentar la seguridad, dice Gary McMurray , quien dirige la división de Tecnología de Procesamiento de Alimentos en el Instituto de Investigación Tecnológica de Georgia. En cualquier lugar donde haya personas manipulando alimentos, cometen errores de vez en cuando, dice. Incidentes en los que la carne o las verduras se contaminan con, por ejemplo, E. coli o Listeria son costosos para un procesador de alimentos. Un estudio de 2015 descubrió que, en promedio, los retiros de carne eliminaron $ 109 millones del valor de una empresa pública de procesamiento de alimentos dentro de los cinco días posteriores a su anuncio. Aunque las cifras no están disponibles para el número específico de casos que se originaron por la contaminación en una planta de procesamiento de alimentos, los Centros para el Control de Enfermedades estiman que 128 000 estadounidenses son hospitalizados con enfermedades transmitidas por los alimentos por todas las causas cada año, y de ellos, 3000 mueren.
El grupo de investigación de McMurray está desarrollando actualmente dos sistemas para la industria avícola. Uno puede agarrar una carcasa de pollo que se mueve a lo largo de una línea de producción y cortar los tendones de los hombros en preparación para quitar las pechugas y las alas. Ese sistema ya puede igualar el rendimiento promedio de un trabajador humano. En un segundo proyecto, se está programando un robot de dos brazos de bajo costo llamado Baxter, producido por Rethink Robotics y diseñado para trabajar de manera segura con humanos, para colocar cadáveres de aves en los soportes en forma de cono que los transportan a través de una planta de procesamiento.
Ambos sistemas se basan en la retroalimentación visual y física. Por ejemplo, el robot de corte utiliza un sistema de visión tridimensional para estimar la ubicación de las articulaciones y los tendones de un pollo. Luego usa sensores en su cuchillo para sentir si está cortando carne o hueso. Trabajar con estos objetos húmedos, deformables y resbaladizos es un desafío, pero parece factible, dice McMurray.
Lograr que un robot haga bien una tarea como esa generalmente requiere que los ingenieros programen cuidadosamente técnicas y comandos específicos. Pero el software de aprendizaje automático podría automatizar gran parte de ese proceso y hacerlo práctico para que los robots realicen tareas más complejas con una variedad de alimentos, dice Ashutosh Saxena , profesor asistente de informática en la Universidad de Cornell.
Usó ese enfoque para enseñar a un robot de dos brazos a armar una ensalada simple. El robot primero pasó por una fase de entrenamiento en la que usó cuchillos, espátulas, tenedores y otros implementos para probar las propiedades físicas de los alimentos, incluidos los tomates, la lechuga y el queso cheddar. Posteriormente, el robot podría descubrir por sí mismo cómo cortar los elementos de la ensalada y luego moverlos.
No está claro cuándo, si alguna vez, será posible que un robot siga el ritmo de un chef humano. A corto plazo, dice van der Linde, Lacquey y otros tienen que demostrar que sus máquinas pueden igualar o superar el ritmo de los humanos que realizan tareas específicas en las líneas de producción existentes.