<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Sim2real on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</title><link>/tags/sim2real/</link><description>Recent content in Sim2real on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Mon, 15 Jun 2026 14:00:00 +0300</lastBuildDate><atom:link href="/tags/sim2real/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Domain Randomization: как перенести ИИ из симуляции в реальность</title><link>/articles/domain-randomization-sim2real-transfer/</link><pubDate>Mon, 15 Jun 2026 14:00:00 +0300</pubDate><guid>/articles/domain-randomization-sim2real-transfer/</guid><description>&lt;h2 id="введение-пропасть-между-симуляцией-и-реальностью"&gt;Введение: пропасть между симуляцией и реальностью&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;Представьте робота, который тысячи часов тренировался перекладывать кубики в виртуальной среде — и при первой встрече с настоящим столом теряется, промахивается или вовсе падает. Это классическая проблема &lt;strong&gt;Sim2Real Gap&lt;/strong&gt; (разрыва симуляция–реальность), и она долгое время была главным барьером для практического применения роботов, обученных методами глубокого обучения с подкреплением.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;В робототехнике одна из сложнейших задач — заставить модель перенести свои навыки в реальный мир. Из-за неэффективности выборки в алгоритмах Deep RL и высокой стоимости сбора данных на физических роботах, обучение часто ведётся в симуляторах, которые теоретически обеспечивают бесконечный поток данных. Однако разрыв между симулятором и физическим миром нередко приводит к сбоям при работе с реальными роботами.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>