Chef Robotics construye robots de manipulación de alimentos con NVIDIA Isaac Stack

Chef Robotics anunció el 7 de octubre de 2026 que está construyendo sus sistemas robóticos de manipulación de alimentos sobre la pila de desarrollo de robótica de NVIDIA, adoptando NVIDIA Isaac Sim, que se basa en las bibliotecas NVIDIA Omniverse, para trabajos de simulación y gemelos digitales, y NVIDIA cuMotion para la planificación de movimiento acelerada por GPU.

La empresa, que se describe a sí misma como la primera en comercializar una solución escalable de robótica alimentaria con IA física, dijo que la pila está destinada a acelerar el desarrollo y despliegue de sus robots mientras mantiene la fiabilidad en la producción. Chef Robotics también informó que las implementaciones de sus sistemas por parte de clientes han alcanzado hasta un 60 % más de productividad laboral.

Según el anuncio, los alimentos se encuentran entre los entornos de manipulación más exigentes del mundo físico: los ingredientes son deformables, húmedos y muy variables, las líneas de producción operan a gran rendimiento en condiciones frías y duras, y la fabricación de alimentos enfrenta una escasez crónica de mano de obra. La ingeniería de sistemas robóticos que funcionen de manera fiable bajo esas condiciones, y lograr que las nuevas implementaciones se pongan en marcha rápidamente, requiere simulación de nivel industrial y planificación de movimiento de alto rendimiento, dijo la empresa.

Simulación y gemelos digitales con Isaac Sim

Chef Robotics utiliza el marco abierto Isaac Sim para crear gemelos digitales físicamente precisos de sus celdas de trabajo robóticas y de las líneas de producción de los clientes. Las nuevas configuraciones se diseñan, simulan y validan en un entorno virtual antes del despliegue, lo que permite a la empresa someter a prueba las celdas frente a la variedad de ingredientes, contenedores, utensilios y disposiciones de línea que se encuentran en las instalaciones de sus clientes. La empresa dijo que este enfoque acorta el camino desde el diseño hasta una implementación operativa en el piso de la planta.

NVIDIA describe Isaac Sim como un marco de referencia de código abierto construido sobre las bibliotecas Omniverse para la simulación, pruebas y generación de datos sintéticos en entornos virtuales basados en la física. Según la documentación para desarrolladores de NVIDIA, el marco ingiere archivos de diseño asistido por computadora, modelos en formato Unified Robot Description Format o capturas del mundo real y los convierte a USD, tras lo cual los desarrolladores ensamblan escenas asignando materiales, habilitando la física y configurando los modelos de robots y sensores. El marco admite la generación controlable de datos sintéticos, que puede ampliarse con los modelos de base de mundo Cosmos de NVIDIA, y permite entrenar pilas de percepción y movilidad en simulación y evaluarlas mediante pruebas de software en el bucle o hardware en el bucle. NVIDIA afirma que el marco es totalmente extensible, de modo que los desarrolladores pueden crear simuladores personalizados basados en OpenUSD o integrar sus capacidades en pipelines de pruebas y validación existentes. Isaac Sim es de uso gratuito, licenciado como código abierto bajo Apache 2.0 y disponible en GitHub, según NVIDIA.

Planificación de movimiento con cuMotion

Para la planificación de movimiento, Chef Robotics utiliza cuMotion para generar trayectorias rápidas y libres de colisiones para robots que operan en entornos de producción de alimentos desordenados y de alta variedad. La empresa dijo que esto permite a sus sistemas planificar y adaptar el movimiento de manera eficiente en la variedad de tareas que sus robots manejan en la producción, desde la selección de piezas y el ensamblaje de múltiples depósitos hasta líneas coordinadas de varios robots.

NVIDIA describe cuMotion como una biblioteca de generación de movimiento de alto rendimiento para robótica, centrada principalmente en la manipulación, con aceleración por GPU aplicada en todo momento. Sus capacidades documentadas incluyen cinemática e cinemática inversa, cinemática inversa consciente de colisiones, planificación de rutas basada en grafos consciente de colisiones, optimización de trayectorias consciente de colisiones y generación de movimiento de extremo a extremo, control reactivo mediante el marco matemático RMPflow, generación de trayectorias tiempo‑óptimas para rutas en espacio de configuración o de tarea, generación de esferas de colisión que aproximan una malla cerrada con un conjunto de esferas, y segmentación de robots que elimina la contribución del brazo del robot de los flujos de imágenes de profundidad. Se admiten robots con cualquier número de grados de libertad, y la biblioteca está implementada en C++ con un conjunto completo de enlaces de Python.

Según el repositorio del proyecto, cuMotion desciende de dos bibliotecas anteriores de NVIDIA: Lula, que se lanzó durante años como parte de Isaac Sim y ha sido totalmente absorbida, y cuRobo, una biblioteca desarrollada por NVIDIA Research cuyos algoritmos de cinemática inversa consciente de colisiones y optimización de trayectorias aparecen en cuMotion en implementaciones optimizadas y reforzadas. El repositorio también indica que cuMotion pronto servirá como backend de generación de movimiento para Isaac ROS cuMotion y los flujos de trabajo de referencia de manipulación en Isaac ROS. La versión actual se ofrece para Linux y Windows en computadoras basadas en x86 que ejecutan una GPU NVIDIA de generación Turing o posterior, y para Jetson Orin, Jetson Thor y DGX Spark.

«La alimentación es uno de los problemas de manipulación más difíciles del mundo físico, y resolverlo requiere tanto IA de clase mundial como herramientas de ingeniería de clase mundial», dijo Rajat Bhageria, fundador y director ejecutivo de Chef Robotics. «Construir sobre la pila de robótica de NVIDIA permite a nuestro equipo moverse más rápido — diseñar, simular y validar sistemas en un entorno virtual, y luego desplegarlos con confianza en instalaciones de producción reales». Bhageria describió la pila como una parte clave de cómo la empresa escala la IA física en la industria alimentaria.