Sim-to-Realとは
Sim-to-Real（シム・トゥ・リアル）とは、シミュレーション環境で学習した方策やモデルを現実世界のロボットやシステムに転移させる技術およびその研究分野です。シミュレーションでの安全かつ高速な学習と、現実世界での実用的な動作の両立を目指します。
Reality Gap（現実とのギャップ）
シミュレーションと現実世界の間には不可避のギャップが存在します。物理パラメータ（摩擦、質量、慣性）の不正確さ、センサーノイズの違い、視覚的外観の差、シミュレーションされない現象（ケーブルの揺れ、風など）が原因です。このギャップを縮めることがSim-to-Realの中心課題です。
Sim-to-Realの手法
ドメインランダマイゼーション（物理パラメータや視覚特徴をランダムに変化させて学習）、ドメイン適応（シミュレーションと現実のデータ分布の差を小さくする手法）、シミュレーションのキャリブレーション（現実に合わせてシミュレーションを調整）、実データによる微調整（sim-to-real fine-tuning）などがあります。
成功事例と展望
OpenAIのロボットハンドマニピュレーション、四足歩行ロボットの屋外歩行、ドローンの自律飛行など、Sim-to-Real技術の成功事例が増えています。シミュレーションの高精度化とドメインランダマイゼーションの進展により、Sim-to-Realのギャップは着実に縮小しています。