補強学習の「現実ギャップ」（RG）とは、エージェントのトレーニングに使用されるシミュレーション環境と、エージェントが展開される現実世界環境の違いを指します。このギャップは、シミュレーションでのパフォーマンスと比較して、実際の世界で展開されているエージェントのパフォーマンスに大きな違いをもたらす可能性があります。

補強学習におけるRGに対処または軽減するいくつかの方法は次のとおりです。

    実際のデータでエージェントを微調整する：エージェントは、シミュレーションと実際の環境の違いを処理する能力を向上させるために、実際のデータでトレーニングすることができます。

    ハイブリッドアプローチの使用：シミュレーションと実際のトレーニングの組み合わせを使用して、RGを軽減できます。たとえば、エージェントはシミュレーションで事前に訓練され、実際のデータで微調整できます。

    シミュレーション精度の向上：シミュレーション環境を改善して、実際の環境に合わせて改善できます。これには、より詳細な現実世界のデータを収集してシミュレーションを通知するか、より高度な物理モデルをシミュレーションに組み込むことが含まれます。

    ドメインのランダム化を組み込む：シミュレーション環境内のパラメーターのランダム化は、シミュレーションと実際の環境の違いに対してエージェントを堅牢にするのに役立ちます。

    転送学習の使用：事前に訓練されたエージェントを使用して、同様の現実世界の問題についてエージェントのトレーニングをシードできます。これは、エージェントのトレーニングに必要な現実世界のデータの量を減らし、RGを緩和するのに役立ちます。

RGに対処することは、強化学習における重要な課題であり、各世界の問題の詳細を慎重に検討する必要があります。これらの手法の組み合わせを使用することにより、RGを効果的に軽減でき、実際の環境で補強学習アルゴリズムのパフォーマンスを改善できます。
The "Reality Gap" (RG) in reinforcement learning refers to the difference between the simulation environment used to train an agent and the real-world environment in which the agent is deployed. This gap can result in significant differences in the performance of an agent when it is deployed in the real world compared to its performance in simulation.

Some ways to address or mitigate the RG in reinforcement learning include:

    Fine-tuning the agent on real-world data: The agent can be trained on real-world data to improve its ability to handle the differences between simulation and real-world environments.

    Using a hybrid approach: A combination of simulation and real-world training can be used to mitigate the RG. For example, the agent can be pre-trained in simulation, and then fine-tuned on real-world data.

    Improving simulation accuracy: The simulation environment can be improved to better match the real-world environment. This can involve collecting more detailed real-world data to inform the simulation, or incorporating more advanced physics models into the simulation.

    Incorporating domain randomization: Randomization of parameters within the simulation environment can help make the agent robust to differences between simulation and real-world environments.

    Using transfer learning: Pre-trained agents can be used to seed the training of agents for similar real-world problems. This can help reduce the amount of real-world data required to train an agent and mitigate the RG.

Addressing the RG is an important challenge in reinforcement learning and requires careful consideration of the specifics of each real-world problem. By using a combination of these techniques, the RG can be effectively mitigated and the performance of reinforcement learning algorithms can be improved in real-world environments.