IROS 2026 ocupará cinco días en Pittsburgh con 20 conferencias magistrales, tres paneles plenarios, tres foros comunitarios y 86 talleres y tutoriales. La Conferencia Internacional IEEE/RSJ sobre Robots y Sistemas Inteligentes de 2026 se celebra del 27 de septiembre al 1 de octubre. Su programa incluye además competiciones, visitas técnicas y un debate.
Estructura del programa
El domingo 27 de septiembre está dedicado a talleres y tutoriales, con 44 previstos para ese día. Otros 42 se han programado para el jueves 1 de octubre, de modo que las sesiones enmarcan los días de la conferencia principal.
Las conferencias magistrales tienen lugar del 28 al 30 de septiembre. Junto a ellas se celebran tres paneles plenarios. El panel del lunes trata sobre startups y emprendimiento, y el del martes sobre el espacio. El miércoles, el panel aborda una pregunta directa: ¿deben los robots ser generalistas o especialistas?
Tres foros, descritos como sesiones de debate comunitario abiertas a todos los asistentes, se celebran el lunes 28 y el martes 29 de septiembre. La tarde del lunes se dedica a la financiación del Gobierno de EE. UU. La mañana del martes se centra en la educación en robótica, con énfasis en el aprendizaje experiencial. La tarde del martes plantea si la robótica está invirtiendo poco en sus propios cimientos.
El programa incluye también un curso intensivo de divulgación científica a las 11:00 del martes 29 de septiembre. Lo imparten Sabine Hauert, de la Universidad de Bristol, Ella Scallan y Evan Ackerman, de IEEE Spectrum.
El elenco de conferencias magistrales
Dos de los 20 títulos de las conferencias magistrales aún están por confirmar: los de Gaurav Bansal y Nancy Pollard. Las 18 restantes abarcan una amplia variedad de temas.
Tanto la cirugía como los entornos sociales están representados. Elena De Momi habla sobre las preguntas abiertas en el camino hacia la cirugía autónoma. Naomi Fitter aborda la percepción del contexto con base social para robots en entornos habitados por personas.
Varias charlas tratan sobre IA y datos. Genta Suzuki presenta Fujitsu Kozuchi Physical OS como estrategia de investigación para una IA física escalable. Yekai Sun habla sobre los tokens del mundo físico y la aceleración de la emergencia de inteligencia mediante datos multimodales de IA encarnada. El título de He Wang es Towards the AlphaGo and ChatGPT Moments of Embodied AI (Hacia los momentos AlphaGo y ChatGPT de la IA encarnada). La charla de Jen Jen Chung se titula All data are equal, but some data are more equal than others (Todos los datos son iguales, pero algunos son más iguales que otros). David Held trata sobre robots que aprenden tras su despliegue, con foco en políticas diseñadas para una adaptación rápida.
El hardware y el diseño mecánico tienen sus propios espacios. Greg Chirikjian pasa de la hiperredundancia a la imaginación robótica y el aprendizaje de affordances. Yigit Menguc habla sobre robótica blanda y tensegridad. Gina Olson adopta un enfoque biomimético para los robots serpiente, con la palabra «blando» señalada con un signo de interrogación en su título. Ralph Hollis presenta la tecnología de levitación de Lorentz para robótica de movimiento fino, interacción háptica y aislamiento de vibraciones. Lael Odhner se pregunta dónde se sitúa hoy la frontera de los sistemas de manipulación.
También hay presencia de la industria y la práctica de campo. Al Rizzi habla sobre el desarrollo de capacidades robóticas avanzadas en el RAI Institute. Genki Yamauchi expone cómo extender la robótica de construcción desde las grandes obras hasta el trabajo manual. Tim Bretl aborda la fabricación de materiales compuestos. Robin Murphy replantea la robótica de desastres y las preguntas abiertas que importan hoy. Brittany Duncan se apoya en patrones observados en el terreno para mostrar cómo las lecciones contextuales pueden orientar el diseño de robots. Ankur Mehta cierra la lista con problemas de robótica que la robótica no puede resolver.
Lo que muestra el calendario
En conjunto, el programa concede a la IA física y a los datos encarnados más espacio que a cualquier otro tema. Tres conferencias magistrales lo abordan directamente, y otras dos, sobre aprendizaje posterior al despliegue y sobre calidad de los datos, inciden en el mismo problema. El panel del miércoles sobre generalistas frente a especialistas plantea esa misma tensión ante toda la audiencia.
Los foros apuntan a una segunda preocupación: cómo se financia y se sostiene el sector. Una sesión trata la financiación del Gobierno de EE. UU. Otra pregunta si la robótica invierte poco en sus propios cimientos. Una tercera aborda el aprendizaje experiencial en la educación. En conjunto, sitúan los recursos y la formación en la agenda junto a los resultados técnicos.
Análisis: lo que nos dice el programa y lo que no puede decirnos
La combinación de temas de IROS 2026 importa porque reúne en un mismo lugar cuestiones que a menudo se debaten por separado. Los enfoques basados en aprendizaje para la IA física, el diseño mecánico, el despliegue en campo y la política de financiación tienen cada uno sus charlas, y el panel sobre generalistas y especialistas los conecta. Quien trabaje en hardware blando y quien trabaje en grandes conjuntos de datos encarnados coincidirán en las mismas salas los mismos días.
Dos rasgos destacan en los títulos. Primero, las charlas orientadas a la práctica conviven con las centradas en IA. Murphy sobre robótica de desastres, Duncan sobre lecciones del terreno y Yamauchi sobre trabajo de construcción manual parten de las condiciones de despliegue y no de los modelos. Segundo, varios títulos están formulados como preguntas abiertas. De Momi, Murphy, Odhner y Mehta recurren a ese tipo de planteamiento. Esto sugiere que los organizadores buscaron charlas que nombren problemas sin resolver, y no solo resultados concluidos.
Varias cuestiones siguen sin demostrarse, y el programa no puede zanjarlas. Un título como Towards the AlphaGo and ChatGPT Moments of Embodied AI expresa una ambición. No demuestra que el sector haya llegado a ese punto, y el título de una charla no es prueba de resultados. Lo mismo vale para la IA física escalable y para la adaptación rápida tras el despliegue. Son líneas de investigación, y el calendario no ofrece pruebas de referencia ni resultados para ninguna de ellas.
El programa también deja huecos para hablar de escala. No incluye cifras de asistencia, y dos títulos de conferencias magistrales aún no están confirmados. Comparar IROS 2026 con otros congresos en tamaño o influencia iría, por tanto, más allá de los hechos disponibles. Lo que se puede afirmar es más acotado. Los organizadores han puesto la financiación, la educación y la inversión en fundamentos ante todos los asistentes al mismo nivel que el programa técnico. En un sector donde gran parte de la atención se la llevan las demostraciones, es una decisión editorial notable, y será en los debates de esos foros donde se vea si valió la pena.