<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr">Dear Colleagues,<br></div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr">Happy new year 2019!</div><div dir="ltr"><br>We are preparing a special issue in IEEE Transactions on Cognitive and<br>Developmental Systems  on  "Continual Unsupervised Sensorimotor<br>Learning", and would like to invite you to contribute a research article<br>or a review for the SI. The deadline is set as  February 28th, 2019. The<br>scope, aim, submission and other details are given below.<br><br>URL:<br><a href="http://projects.au.dk/socialrobotics/news-events/show/artikel/special-issue-on-continual-unsupervised-sensorimotor-learning/">http://projects.au.dk/socialrobotics/news-events/show/artikel/special-issue-on-continual-unsupervised-sensorimotor-learning/</a><br><br>AIM AND SCOPE<br><br>Although machine learning algorithms continue to improve at a rapid pace<br>enabling technologies and products such as autonomous driving cars and<br>sophisticated image and speech recognition, it is often forgotten that<br>these applications represent tailored solutions to specific tasks. Thus<br>it is not clear if or how these autonomous systems can pave the road to<br>general purpose machines envisioned by many.<br><br>The pursuit for higher levels of autonomy and versatility in robotics is<br>arguably lead by two main factors. Firstly, as we push robots out of the<br>labs and productions lines, it becomes increasingly difficult to design<br>for all possible scenarios that a particular robot might encounter.<br>Secondly, the cost of designing, manufacturing, and maintaining such<br>systems becomes prohibitive.<br><br>As the algorithms for learning single tasks in restricted environments<br>are improving, new challenges have gained relevance in order to get more<br>autonomous artificial systems. These challenges include multi-task<br>learning, multimodal sensorimotor learning and lifelong adaptation to<br>injury, growth and ageing. Addressing these challenges promise higher<br>levels of autonomy and versatility of future robots.<br><br>This special issue on Continual Unsupervised Sensorimotor Learning is<br>primarily concerned with the developmental processes involved in<br>unsupervised sensorimotor learning in a life-long perspective, and in<br>particular the emergence of representations of action and perception in<br>humans and artificial agents in continual learning. These processes<br>include action-perception cycle, active perception, continual<br>sensory-motor learning, environmental-driven scaffolding, and intrinsic<br>motivation.<br><br>The special issue will highlight behavioural and neural data, and<br>cognitive and developmental approaches to research in the areas of<br>robotics, computer science, psychology, neuroscience, etc. Contributions<br>might focus on mathematical and computational models to improve robot<br>performance and/or attempt to unveil the underlying mechanisms that lead<br>to continual adaptation to changing environment or embodiment and<br>continual learning in open-ended environments.<br><br>Contributions from multiple disciplines including cognitive systems,<br>cognitive robotics, developmental and epigenetic robotics, autonomous<br>and evolutionary robotics, social structures, multi-agent and artificial<br>life systems, computational neuroscience, and developmental psychology,<br>on theoretical, computational, application-oriented, and experimental<br>studies as well as reviews in these areas are welcome.<br><br><br>THEMES<br><br>This special issue aims to report state-of-the-art approaches and recent<br>advances on Continual Unsupervised Sensorimotor Learning with a<br>cross-disciplinary perspective. Topics relevant to this special issue<br>include but are not limited to:<br><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<br>learning<br>Multisensory robot learning<br>Multimodal sensorimotor learning<br>Affordance learning<br>Prediction learning<br><br><br>SUBMISSION<br><br>Manuscripts should be prepared according to the “Information for<br>Authors” of the journal found at<br><a href="https://cis.ieee.org/publications/t-cognitive-and-developmental-systems/tcds-information-for-authors">https://cis.ieee.org/publications/t-cognitive-and-developmental-systems/tcds-information-for-authors</a>.<br>Submissions must be done through the IEEE TCDS Manuscript center:<br><a href="https://mc.manuscriptcentral.com/tcds-ieee">https://mc.manuscriptcentral.com/tcds-ieee</a>. Please select the category<br>“SI: Continual Unsupervised Sensorimotor Learning”.<br><br><br>IMPORTANT DATES<br><br>28th February 2019 – Paper submission deadline<br>15th April 2019 – Notification for authors<br>16th June 2019 – Deadline revised papers submission<br>16th July 2019 – Final notification for authors<br>18th August 2019 – Deadline for camera-ready versions<br>September 2019 – Expected publication date<br><br><a href="http://projects.au.dk/socialrobotics/news-events/show/artikel/special-issue-on-continual-unsupervised-sensorimotor-learning/">http://projects.au.dk/socialrobotics/news-events/show/artikel/special-issue-on-continual-unsupervised-sensorimotor-learning/</a><br><br><br>On behalf of the guest editors: <br><br>Nicolás Navarro-Gerrero<br>Aarhus University, Aarhus, Denmark<br><a href="mailto:nng@eng.au.dk">nng@eng.au.dk</a><br><br>Sao Mai Nguyen<br>IMT Atlantique, France<br><a href="mailto:nguyensmai@gmail.com">nguyensmai@gmail.com</a><br><br>Erhan Oztop<br>Ozyeğin University, Turkey<br><a href="mailto:erhan.oztop@ozyegin.edu.tr">erhan.oztop@ozyegin.edu.tr</a><br><br>Junpei Zhong<br>National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST),<br>Japan<br><a href="mailto:joni.zhong@aist.go.jp">joni.zhong@aist.go.jp</a><br><br><br>With my best wishes for the year 2019,</div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr"><br clear="all"><div><div dir="ltr" class="gmail_signature"><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Nguyen Sao Mai<br></font><font style="background-color:rgb(255,255,255)" size="1" face="times new roman, serif" color="#666666"><a href="mailto:nguyensmai@gmail.com" target="_blank"><font>nguyensmai@gmail.com</font></a><br><span style="border-collapse:separate">Researcher in Cognitive Developmental Robotics</span></font><div><font size="1" face="times new roman, serif" color="#666666"><a href="http://nguyensmai.free.fr" style="background-color:rgb(255,255,255)" target="_blank">http://nguyensmai.free.fr</a></font><br></div></div></div></div><br></div><br><div class="gmail_quote"><br><div class="gmail_quote"><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">
</blockquote></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">
</blockquote></div></div></div>