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近年、人工知能技術はめざましい発展を遂げ、さまざまな分野で活用されています。特に、深層学習と呼ばれる技術は、画像認識や音声認識といった分野で目覚ましい成果を上げており、ロボット制御の分野でも盛んに研究開発が行われています。ロボットを思い通りに動かすためには、高度な制御技術が必要不可欠です。従来の制御方法では、複雑な動作をさせることが難しかったり、環境の変化に柔軟に対応できなかったりするといった課題がありました。そこで、深層学習を用いた制御手法が注目されているのです。 深層学習を用いることで、複雑な環境におけるロボットの制御をより高度なものにすることが期待されています。しかし、実世界のロボットを使って深層学習モデルを訓練するには、膨大な時間と費用がかかります。例えば、ロボットが転倒したり、壁に衝突したりするなど、実機での試行錯誤はロボットの損傷にもつながる可能性があります。また、学習データの収集にも多くの時間を要するため、効率的な学習が難しいという問題もあります。そこで、現実世界の問題を解決するために、仮想空間で訓練を行う手法が登場しました。これがシミュレーション環境でモデルを訓練し、実世界に適用するsim2realという手法です。sim2realでは、コンピュータ上に構築した仮想空間で、ロボットの動作を模擬的に再現します。この仮想空間で生成されたデータを用いて深層学習モデルを学習させ、実ロボットでの制御に利用します。この手法を用いることで、コストと時間の削減に大きく貢献することができます。 しかし、sim2realにはリアリティギャップと呼ばれる問題が存在します。これは、シミュレーション環境と現実世界の間にはどうしても違いが生じてしまい、この違いがモデルの性能低下を招く原因となるのです。例えば、シミュレーションでは摩擦や空気抵抗などを完全に再現することはできません。また、現実世界では予期せぬ出来事が起こる可能性がありますが、シミュレーションでは想定外の状況を再現することは困難です。このようなシミュレーションと現実世界の差異をいかに埋めるかが、sim2real技術の課題となっています。リアリティギャップを克服し、シミュレーションで学習した成果を現実世界で最大限に活かすための研究が、現在も盛んに行われています。