<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><b>Call for Participation</b><br><br>Workshop on Continual Unsupervised Sensorimotor Learning at IEEE ICDL-Epirob 2018 - Tokyo - September 17th<br><br>Website : <a href="http://conferences.au.dk/icdl-epirob-2018-workshop/">http://conferences.au.dk/icdl-epirob-2018-workshop/</a><br>============================================================<br><br><br><b>Updated list of Invited Speakers</b><br><br>- Jochen Triesch, Frankfurt Institute of Advanced Studies, Germany <br></div><div>  Title: Active Efficient Coding</div><div><br></div><div>- David Ha, Google Brain<br></div><div>   Title: Generative World Models<br></div><div><br></div><div>- Kathryn Kasmarik, University of New South Wales, Australian Defence Force Academy</div><div>   (UNSW Canberra), Australia<br>   Title: Computational Motivation for Learning, Optimisation and Decision Making<br></div><div><br></div><div><br></div><div><b>Schedule</b></div><div><table class="gmail-align-left" summary=""><tbody><tr><td abbr="" class="gmail-align-center">09:50 – 10:10</td><td>Welcome and introduction</td></tr><tr><td abbr="" class="gmail-align-center">10:10 – 10:50</td><td><b>Invited talk: </b><b>David Ha</b><br>Title: Generative World Models</td></tr><tr class="gmail-au_bg_light gmail-align-center"><td abbr="" class="gmail-align-center">10:50 – 11:10</td><td><p>Coffee break</p></td></tr><tr><td rowspan="1" colspan="2"><b><br>Inference and Representations</b></td></tr><tr><td abbr="" class="gmail-align-center">11:10 – 11:30</td><td><b>Where do I move my sensors? Emergence of an internal representation from the sensorimotor flow<br></b>Valentin Marcel, Sylvain Argentieri and Bruno Gas</td></tr><tr><td rowspan="1" abbr="" class="gmail-align-center">11:30 – 11:50</td><td rowspan="1"><b>Active inference in continual learning</b><br>Pablo Lanillos</td></tr><tr><td rowspan="1" colspan="2"><b><br>Sensorimotor Learning</b></td></tr><tr><td rowspan="1" abbr="" class="gmail-align-center">11:50 – 12:10</td><td rowspan="1"><b>Towards Biological Plausibility of Sensorimotor Learning Models: a Short Review</b><br>Silvia Pagliarini, Arthur Leblois, and Xavier Hinaut</td></tr><tr><td rowspan="1" abbr="" class="gmail-align-center">12:10 – 12:30</td><td rowspan="1"><b>A Computational Model For Action Prediction Development</b><br>Serkan Bugur, Yukie Nagai, Erhan Oztop, and Emre Ugur</td></tr><tr><td rowspan="1" colspan="2"><b><br>Application/Tools</b></td></tr><tr><td rowspan="1" abbr="" class="gmail-align-center">12:30 – 12:50</td><td rowspan="1"><b>Flatland: a Lightweight First-Person 2-D Environment for Reinforcement Learning</b><br>Hugo Caselles-Dupré, Louis Annabi, Oksana Hagen, Michael Garcia-Ortiz, and David Filliat</td></tr><tr class="gmail-au_bg_grey"><td rowspan="1" abbr="" class="gmail-align-center">12:50 – 14:10</td><td rowspan="1" abbr="" class="gmail-align-center"><p>Lunch break</p></td></tr><tr><td rowspan="1" abbr="" class="gmail-align-center">14:10 – 14:50</td><td rowspan="1"><b>Invited talk. Jochen Triesch</b><br>Title: Active Efficient Coding</td></tr><tr><td rowspan="1" colspan="2"><b><br>Intrinsic Motivation and alike</b></td></tr><tr><td rowspan="1" abbr="" class="gmail-align-center">14:50 – 15:10</td><td rowspan="1"><b>Learning Sequences of Policies by using an Intrinsically Motivated Learner and a Task Hierarchy</b><br>Nicolas Duminy, Alexandre Manoury, Sao Mai Nguyen, Cédric Buche, and Dominique Duhaut</td></tr><tr><td rowspan="1" abbr="" class="gmail-align-center">15:10 – 15:30</td><td rowspan="1"><b>Emergent emotion as a regulatory mechanism for a cognitive task implemented on the iCub robot</b><br>Murat Kirtay, Lorenzo Vannucci, Egidio Falotico, Cecilia Laschi, and Erhan Oztop</td></tr><tr><td rowspan="1" colspan="2"><b>Application/Tools</b></td></tr><tr><td rowspan="1" abbr="" class="gmail-align-center">15:30 – 15:50</td><td rowspan="1"><b>Towards Life Long Learning: Multimodal Learning of MNIST Handwritten Digits</b><br>Eli Sheppard, Hagen Lehmann, G. Rajendran, Peter E. McKenna, Oliver Lemon, and Katrin S. Lohan</td></tr><tr class="gmail-au_bg_light gmail-align-center"><td rowspan="1" abbr="" class="gmail-align-center">15:50 – 16:10</td><td rowspan="1"><p>Coffee break</p></td></tr><tr><td rowspan="1" abbr="" class="gmail-align-center">16:10 – 16:40</td><td rowspan="1"><b>Invited talk: Kathryn Kasmarik</b><br>Title: Computational Motivation for Learning, Optimisation and Decision Making</td></tr><tr><td rowspan="1" abbr="" class="gmail-align-center">16:40 – 17:40</td><td rowspan="1">Discussion</td></tr><tr><td rowspan="1" abbr="" class="gmail-align-center">17:40 – 18:00</td><td rowspan="1">Conclusions and farewell</td></tr></tbody></table></div><div><br></div><div>============================================================<br></div><div><br><b>Scope</b><br><br><br>As the algorithms for learning single tasks in restricted environments are improving, new challenges have gained relevance. They include multi-task learning, multimodal sensorimotor learning in open worlds and lifelong adaptation to injury, growth and ageing.<br><br>In this workshop we will discuss the developmental processes involved in the emergence of representations of action and perception in humans and artificial agents in continual learning. These processes include action-perception cycle, active perception, continual sensory-motor learning, environmental-driven scaffolding, and intrinsic motivation.<br><br><br>The discussion will be strongly motivated by behavioural and neural data. We hope to provide a discussion friendly environment to connect with research with similar interest regardless of their area of expertise which could include robotics, computer science, psychology, neuroscience, etc. We would also like to devise a roadmap or strategies to develop mathematical and computational models to improve robot performance and/or to attempt to unveil the underlying mechanisms that lead to continual adaptation to changing environment or embodiment and continual learning in open-ended environments.<br><br><br>The primary list of topics covers the following (but not limited to):<br>- Emergence of representations via continual interaction<br>- Continual sensory-motor learning<br>- Action-perception cycle<br>- Active perception<br>- Environmental-driven scaffolding<br>- Intrinsic motivation<br>- Neural substrates, neural circuits and neural plasticity<br>- Human and animal behaviour experiments and models<br>- Reinforcement learning and deep reinforcement learning for life-long learning<br>- Multisensory robot learning<br>- Multimodal sensorimotor learning<br>- Affordance learning<br>- Prediction learning<br><br><br><br><b>Organizers:</b><br><br>Nicolás Navarro-Guerrero, Aarhus University, Aarhus, Denmark<br><br>Sao Mai Nguyen, IMT Atlantique, France<br><br>Erhan Öztop, Özyeğin University, Turkey<br><br>Junpei Zhong, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST), Japan<br><br><br>============================================================<br><br><br>Nguyen Sao Mai<br><a href="mailto:nguyensmai@gmail.com">nguyensmai@gmail.com</a><br>Researcher in Cognitive Developmental Robotics<br><a href="http://nguyensmai.free.fr">http://nguyensmai.free.fr</a><br></div></div></div></div>