<div dir="ltr">(IJCNN-28 <a href="https://wcci2020.org/ijcnn-sessions" target="_blank">https://wcci2020.org/ijcnn-sessions</a>, the site of manuscript submission is at the end of this page)<br><br> <br><br>Organisers: Zhijun Yang, Vaibhav Gandhi, <span class="gmail-il">Felipe</span> M.G. França, Mehmet Karamanoglu<br><br> <br><br>There are evidences showing that walking with adaptive gait patterns may be an acquired characteristic possessed by legged animals and humans. A baby animal or infant usually experiences an inept process to learn walking before becoming fully adaptive to a complex terrain. This learning process starts with reflexes reflecting involuntary responses to stimuli. It may involve a complex sequence of activities for sensorimotor integration, synchronization and coordination of cortical neurons and muscles. After the relevant cortical regions are well acquainted with the external world, the animals are considered as trained and represent the most capable walking machine in nature.Many theoretical and experimental approaches have been proposed intending to decipher the mechanisms underlying the natural locomotion while presenting its artificial intelligence (AI) counterpart. For instance, the finite state machine (FSM), in both deterministic and probabilistic variants, are traditionally used to model the gait pattern generation and transition. Recent years have seen the interest in this area of research growing rapidly thanks to the emergence of new computing methodologies using spiking neurons and neuronal populations, with the neuron complexity ranging from the simplest integrate-and-firing type to the classic Hodgkin-Huxley type. A special Izhikevich neuron can display an abundant spectrum of real neuron activities. These methods show great potential in modelling the natural locomotion models in this relatively new research field. On the other hand, the modern technology provides us means of implementing the theoretic models by using high performance computing (HPC) techniques such as dedicated neuromorphic circuits, GPUs, FPGAs as well as deep learning tools.<br> <br><br>Scope and Topics<br>This special session brings together the new research works from academics and industry related researchers in this prevalent area. The workshop aims to promote the applications of multidisciplinary methods in investigating and exploiting the neural mechanisms of natural locomotion. We invite papers on both theory and applications of the broad area of neural control for natural locomotion. The artificial locomotion systems, built upon the mechanisms underlying the natural locomotion systems, are particularly welcome. The topics of interest include, but are not limited to, the following.<br><br> <br><br>     • Neuroscience studies of natural locomotion and control<br><br>     • Novel mathematic models for gait pattern generation and transition<br><br>     • Central pattern generation models and applications<br><br>     • Somatosensory system, sensorimotor interaction and impacts on locomotion<br><br>     • Machine learning and deep learning methods applicable for motion control<br><br>     • Neuromorphic hardware implementation, parallel computing platforms using state-of-the-<br><br>       art hardware such as GPU or FPGA for neural control of locomotion<br><br>     • Software frameworks, such as robot operating system (ROS), applicable for robot control<br><br>     • Bayesian inference and hidden Markov models for decision making on robot motion<br><br>     • Novel finite state machine methods, implementation and applications in robotics<br><br>     • State-of-the-art robot projects using leading edge hardware and/or software<br><br> <br><br>Important Dates<br>31 Jan 2020                           Paper Submission Deadline<br><br>15 Mar 2020                          Paper Acceptance Notification Date<br><br>15 April 2020                          Final Paper Submission and Early Registration Deadline<br><br>19-24 July 2020                     IEEE WCCI 2020, Glasgow, Scotland, UK<br><br> <br><br>For more information, e.g., the manuscript format and submission, please refer to the conference official website <a href="https://wcci2020.org/" target="_blank">https://wcci2020.org/</a>.<br><br> <br><br>Please submit your manuscript by clicking on the following link. You need an easychair account to submit your work.<br><br> <br><br><a href="https://easychair.org/conferences/?conf=ssnmanlijcnn2020" target="_blank">https://easychair.org/conferences/?conf=ssnmanlijcnn2020</a><br><br>Any questions or comments on submitting your manuscripts? Please send email to: <a href="mailto:z.yang@mdx.ac.uk" target="_blank">z.yang@mdx.ac.uk</a><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica;font-size:12px;line-height:normal">–––––––––––––––––––––––––––––––</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica;font-size:12px;line-height:normal">Felipe M. G. França, PhD<br>Invited Professor of Computer Science and Engineering<br>Systems Engineering and Computer Science Program, COPPE</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica;font-size:12px;line-height:normal">Universidade Federal do Rio de Janeiro<br>P.O. Box 68511, 21941-972, Rio de Janeiro, RJ, Brazil<br><a href="mailto:felipe@ieee.org" target="_blank">felipe@ieee.org</a><br><a href="mailto:felipe@cos.ufrj.br" target="_blank">felipe@cos.ufrj.br</a></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica;font-size:12px;line-height:normal"><div style="line-height:normal">–––––––––––––––––––––––––––––––</div></div></div></div></div></div></div>