Un nuevo récord mundial en la resolución del cubo Rubik
El equipo de estudiantes de la Universidad de Purdue ha marcado un hito en la historia de la robótica: su robot Purdubik’s Cube resolvió un cubo Rubik en solo 0,103 segundos, pulverizando el récord anterior y dejando atrás a competidores tanto humanos como tecnológicos. Este logro no solo es una hazaña de velocidad, sino una combinación de innovación en hardware, visión artificial avanzada y estrategias empleadas por speedcubers profesionales.
De Lego a hardware industrial: la evolución de los robots cuberos
La carrera por construir robots más rápidos para el cubo Rubik empezó con Cubestormer 3 en 2014, armado con piezas de Lego y un smartphone Samsung Galaxy S4. Aquella máquina resolvía el cubo en 3,253 segundos. Más tarde, ingenieros en Mitsubishi Electric redujeron la marca a 0,305 segundos usando motores eléctricos optimizados para el giro de las caras. Pero Purdue fue un paso más allá, aplicando innovaciones en cada etapa del proceso para romper la barrera de la décima de segundo.
Visión por computadora ultrarrápida: la clave para ganar milisegundos
Uno de los principales cuellos de botella era la velocidad con la que el robot podía identificar el estado del cubo. A diferencia de los humanos, los robots deben procesar visualmente la posición de cada color en milisegundos. Para lograrlo, Purdue usó dos cámaras Flir de alta velocidad con resolución 720×540, orientadas hacia esquinas opuestas para ver tres caras del cubo simultáneamente. Sin embargo, la magia está en la captura y procesamiento mínimo: en lugar de analizar toda la imagen, el sistema sólo considera un fragmento diminuto (128×124 píxeles), enviando los datos directamente a un detector de color optimizado por velocidad. Así reducen la latencia de procesamiento, incluso por encima de soluciones basadas en IA.
¿Es confiable? Más que suficiente para romper récords
La precisión del sistema ronda el 90%, lo cual sería insuficiente en entornos críticos, pero resulta perfecto en la persecución del récord mundial donde la velocidad lo es todo.
Software y técnicas de speedcubing aplicadas a robots
Para la solución del cubo, el equipo eligió el algoritmo Rob-Twophase de Elias Frantar —un software específico que aprovecha la habilidad de los robots de girar dos caras al mismo tiempo, algo imposible para una persona. Además, implementaron una técnica avanzada llamada corner cutting: permite empezar a girar una cara antes de que el giro perpendicular haya terminado, superponiendo movimientos y reduciendo aún más el tiempo de ejecución. Esta estrategia, extraída del speedcubing profesional, se trasladó a la mecánica robótica con ajustes minuciosos en lubricación, tensión y sincronía de motores.
Hardware a medida y cubos híper reforzados
La velocidad extrema trae desafíos físicos: demasiada fuerza puede romper el cubo. Para lograr estabilidad a 0,103 segundos, Purdue diseñó internamente su propio cubo reforzado con nylon SLS 3D print y lo tensó a niveles extremos —imposible de girar con la mano. Los motores industriales se conectan a ejes metálicos personalizados, logrando movimientos precisos a aceleraciones de hasta 12 millones de grados/s2.
Lubricación con propósito
Si bien el reglamento permite lubricantes, el cubo de Purdue lo requiere para controlar la fricción a altas velocidades, evitando que los ejes sobrepasen el giro previsto y habilitando el corner cutting sin desastre mecánico.
¿Se puede batir este récord?
El equipo de Purdue cree que sí: la clave sería fabricar un cubo aún más resistente —posiblemente usando materiales como compuestos de fibra de carbono— para soportar aceleraciones y torsiones superiores. Por ahora, Purdubik’s Cube es el referente a superar en velocidad robótica y visión por computadora aplicada.
Conclusiones tecnológicas
El récord de Purdue no solo es una proeza de ingeniería robótica, sino también una muestra de cómo la optimización de todo el sistema —hardware, software y algoritmo— permite saltos exponenciales en el rendimiento. Para desarrolladores y aficionados a la tecnología, este avance marca el inicio de una nueva era en la interacción entre IA, visión artificial y hardware personalizado.
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