
SISREN – Inteligencia Espacial y Razonamiento Estructurado para la Navegación Incorporada | CoRL 2026
Descripción
SISREN – Inteligencia Espacial y Razonamiento Estructurado para la Navegación Incorporada: La navegación incorporada — la capacidad de los agentes autónomos para moverse de manera intencionada a través de entornos complejos y no estructurados — se sitúa en la intersección de la percepción, la cognición y la acción. A pesar de los avances significativos impulsados por un preentrenamiento a gran escala, los sistemas de navegación de última generación aún luchan con tareas que a los humanos les resultan sencillas: interpretar instrucciones espaciales de múltiples pasos, razonar sobre regiones ocultas, generalizar priors geométricos a través de tipos de escenas y componer relaciones espaciales de manera jerárquica. Estas lagunas apuntan a un desafío fundamental: los sistemas actuales carecen de una inteligencia espacial robusta — la capacidad de formar, manipular y explotar representaciones internas estructuradas del mundo para la locomoción orientada a objetivos. SISREN reúne a investigadores de aprendizaje de robots, visión por computadora, ciencia cognitiva y procesamiento de lenguaje natural para examinar dónde se quiebra la inteligencia espacial en los agentes incorporados y cómo el razonamiento estructurado — por ejemplo, sobre mapas, gráficos de escena, affordances y representaciones fundamentadas en el lenguaje — puede abordar estas fallas. El evento está dirigido a investigadores y estudiantes de posgrado que trabajan en navegación incorporada, comprensión de escenas y aprendizaje de representaciones, especialmente relevante para el enfoque de la comunidad CoRL en sistemas robóticos desplegables y generalizables.
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Conoce a los ponentes

Jason Liu
Tema:Postdoctoral Fellow, Computer Science, MIT. Foundation models for structured reasoning, navigation, and interaction in physical environments.
Bolei Zhou
Tema:Associate Professor of Computer Science, UCLA. Visual representation learning, scene understanding, and spatially grounded foundation models.
Dinesh Manocha
Tema:Distinguished Professor of Computer Science, University of Maryland. Navigation, simulation, crowd modeling, and physically grounded reasoning for autonomous systems.
Lu Gan
Tema:Assistant Professor of Aerospace Engineering, Georgia Institute of Technology. Visual localization, SLAM, 3D scene understanding, and spatial representation for embodied AI.











