Wat is sim2real transfer?

Sim2real transfer (van simulatie naar realiteit) is het proces waarbij modellen of algoritmen die in simulatie zijn getraind, succesvol worden toegepast in de echte wereld. In robotica en machine learning worden vaak simulators gebruikt om agenten te trainen, omdat dit sneller, goedkoper en veiliger is dan trainen op echte apparaten.

Het probleem van sim2real is dat de simulatie niet alle nuances van de echte wereld perfect kan reproduceren (bijvoorbeeld fysica, verlichting, sensorruis). Daarom kunnen modellen die in simulatie zijn getraind, slecht presteren in de werkelijkheid.

Voor een succesvolle sim2real-overdracht worden methoden toegepast zoals:

• Domain Randomization — willekeurige variatie van de simulatieparameters (texturen, verlichting, fysieke eigenschappen) zodat het model leert bestand te zijn tegen veranderingen.
• Domain Adaptation — het aanpassen van het model aan echte gegevens door middel van aanvullende training of correcties.
• Fine-tuning — het fijn afstemmen van het model op een beperkte set echte gegevens.

Sim2real transfer maakt het mogelijk om de ontwikkeling van robots en AI-systemen aanzienlijk te versnellen, kosten en risico's die gepaard gaan met trainen onder echte omstandigheden te verminderen.