シミュレーションでは動くのに、実機では動かない～「見えない実機」を可視化して解決するフィジカルAIのSim2Realギャップ～

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開催前

場所 ウェビナ

　シミュレーションでは動くのに、実機ではうまく動かない。
　その“差”の原因、正しく捉えられていますか？

　フィジカルAIの開発では、実機での学習・検証にかかるコストや安全性、試行回数の制約から、シミュレーションの活用が欠かせません。
　一方で、シミュレーション上では期待どおりに動作しても、実機では軌道のずれや把持失敗、振動、学習した方策の崩れなどが発生する「Sim2Realギャップ」が大きな課題となります。
　さらに難しいのは、その原因がAIだけではなく、モータ特性や摩擦、制御周期、通信遅延、センサノイズなど多岐にわたり、「実機のどこで、何が起きているのか」を特定しにくいことです。

　本ウェビナでは、Sim2Realギャップが生じる代表的な要因を整理するとともに、ソフトウェアからは見えにくいハードウェア側の挙動を計測・可視化し、シミュレーションとの差分を数値で捉えることで、試行錯誤に頼りがちなギャップの原因特定を進めるアプローチをご紹介します。
　さらに、実測データをSimへ戻すReal2Simや、DR（ドメインランダマイゼーション）の条件設定へ活用する考え方まで、Sim2Realギャップの特定から改善までの一連の流れを実機デモを交えて解説します。