<div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><span id="m_3836972136640540650m_-3804844296082979896m_-5115798600838058958m_-4682399019715163642m_3782332698329097878gmail-docs-internal-guid-c4bf4f6f-7fff-86d9-8dea-14ebe727e58b"><p style="line-height:1.38;text-align:justify;margin-top:12pt;margin-bottom:12pt"><b>** Event on the "REAL 2021-2022 - Robot open-Ended Learning competition" (free participation) **</b><br><br>On 18 January 2022, there will be an online presentation of the competition followed by a hands-on demonstration. The free event will have this organisation (times refers to CET - Central European Time):<br><b>15:00-15:45</b>:<br>- objectives and scope of the competition;<br>- tour of the simulation: rules, organisation.<br><b>15:45-16:30 </b>(and longer if needed or requested):<br>- installation of the competition software 'starting kit' on your computer;<br>- run of the 'baseline model' as a first solution to the competition challenge;<br>- modifications of the baseline model;<br>- demo on how to develop new algorithms to test.<br><br>The event will be openly held in streaming with GoogleMeet at:<br><a href="http://meet.google.com/qtj-wexv-pxo">meet.google.com/qtj-wexv-pxo</a><br> <br>** <b>Features of the REAL 2021-2022 - Robot open-Ended Learning competition</b> **<br><br>The third edition of the REAL 2021-2022 competition ("Robot open-Ended Autonomous Learning"), which started in 2021 and will end in 2022, aims to develop a benchmark in the field of open-ended learning robots. Moreover, the competition aims to form a community focused on comparing models able to face the several interesting challenges posed by open-ended learning.<br><br>In the competition, a simulated camera-arm-gripper robot goes through two phases:<br>(1) "Intrinsic phase": in a first long (15ML simulation steps) learning phase the robot should acquire sensorimotor competence in a fully autonomous way (no extrinsic reward functions, pre-wired knowledge on objects and actions, etc.), on the basis of mechanisms such as free exploration, curiosity, autonomous curriculum learning, intrinsic motivations, and self-generated goals;<br>(2) "Extrinsic phase": the robot is tested with 50 "extrinsic goals", unknown to the robot during the intrinsic phase, used to measure the quality of the acquired knowledge that was autonomously acquired in the first phase.</p><p style="line-height:1.38;text-align:justify;margin-top:12pt;margin-bottom:12pt">The key features of the competition as a benchmark for open-ended learning are that:<br>(a) no information on tasks or on the specific domain can be given to the robot during the first phase (full autonomy);<br>(b) the extrinsic phase allows a rigorous measure of the quality of the knowledge that the robot autonomously acquired in the intrinsic phase on the basis of the extrinsic goals representing a sample of all possible goals/tasks that might be randomly drawn in the given environment; this unique measure of the autonomously acquired knowledge facilitates the comparison and improvement of models as it abstracts over the possible "autonomy tricks" that different competing robots might use during the intrinsic phase.</p><p style="line-height:1.38;text-align:justify;margin-top:12pt;margin-bottom:12pt">The benchmark is very challenging because during the intrinsic phase it requires the robot to be able to do all these things at the same time in a fully autonomous way:<br>(a) learn what objects are (e.g., location and identity) from raw pixel images; <br>(b) learn motor skills, in particular, to get in contact with the objects and move them (without moving the objects, it is difficult to distinguish them from the rest of the environment);<br>(c) since during the intrinsic phase the environment is never reset (unless objects fall off the table) the robot has to face continuously changing environmental conditions. </p><p style="line-height:1.38;text-align:justify;margin-top:12pt;margin-bottom:12pt">The competition is based on a fully open-source software kit that relies on a very fast 3D simulator (PyBullet) of the Kuka robotic arm with a gripper. Moreover, it includes a fully functioning and modifiable "baseline” robot architecture, based on modular well-commented software, to facilitate the initial development of own models given the multiple challenges that have to be faced at the same time. The kit thus allows a handy development of your models on your computer before submitting them to the competition website, and it can be used to make research on robot open-ended learning. <br><br>The top 3 winning teams will receive prizes, as indicated on the competition website.<br><br>Important dates of the competition:<br>- 23/08/2021: competition started<br>- 18/01/2022: hands-on presentation of the competition<br>- 04/04/2022: hands-on micro-workshop at the Intrinsically Motivated Open-ended Learning Workshop (IMOL 2022) <br>- 24/06/2022: competition ends<br>- 12-15/09/2022: presentation of winners at the International Conference on Development and Learning (ICDL 2022; also launching REAL 2022)<br><br>For further details, please refer to the competition website:<br><br><a href="https://eval.ai/web/challenges/challenge-page/1134/overview">https://eval.ai/web/challenges/challenge-page/1134/overview</a><br></p></span></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div><br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div>.|.CS...|.......|...............|..|......US.|||.|||||.||.||||..|...|.......<br>Gianluca Baldassarre, Ph.D., Director of Research,</div><div>Laboratory of Embodied Natural and Artificial Intelligence,</div><div>Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione,</div><div>Consiglio Nazionale delle Ricerche (LENAI-ISTC-CNR),<br>Via San Martino della Battaglia 44, I-00185 Roma, Italy.<br>Coordinator of LENAI Research Group: <a href="https://www.istc.cnr.it/it/group/locen" target="_blank">https://www.istc.cnr.it/it/group/locen</a></div><div>President of "Advanced School in AI": <a href="http://www.as-ai.org/" target="_blank">www.as-ai.org</a><br></div><div>President of "Associazione culturale science2mind": <a href="http://www.science2mind.org/" target="_blank">www.science2mind.org</a></div><div>Co-founder and R&D Officer of Spin-off CNR -</div><div>"Startup innovativa AI2Life s.r.l.": <a href="https://ai2life.com/" target="_blank">https://ai2life.com</a></div><div>E-mail: <a href="mailto:gianluca.baldassarre@istc.cnr.it" target="_blank">gianluca.baldassarre@istc.cnr.it</a><br></div><div>Web: <a href="http://www.istc.cnr.it/people/gianluca-baldassarre" target="_blank">http://www.istc.cnr.it/people/gianluca-baldassarre</a><br>Tel:  +39 06 44 595 231</div><div>Skype: gianluca.baldassarre<br>View of life: 'Learn from the past, live in(tensely) the present, dream for the future'</div><div>Ultimate life mission: 'Serve humanity through core knowledge'<br>...CS.|||.||.|||.||..|.......|........|...US.|.|....||..|..|......|.........</div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>