ドメインランダマイゼーション

ドメインランダマイゼーションとは、シミュレーション環境において、物体の色、質感、照明、カメラの角度などをランダムに変化させることで、モデルに多様な環境を学習させる技術です。シム・トゥ・リアル（シミュレーションから現実へ）の課題を解決する手法です。

現実世界とシミュレーション環境にはギャップがあり、シミュレーションだけで学習したモデルは現実でうまく動かないことがよくあります。そこで、あえてシミュレーション環境を過剰にランダム化して多様なパターンを学習させることで、モデルは環境の変化に対する頑健性を獲得し、現実世界への適応力を高めます。

G検定では、強化学習やロボット学習の文脈で問われます。特に、現実世界でのデータ収集が困難な場合に、シミュレーションを活用するための重要なテクニックとして位置づけられます。現実との乖離を埋めるための工夫として理解しておいてください。