Domänenrandomisierung

Domänenrandomisierung

Domänenrandomisierung ist eine Methode, bei der man eine Simulation gezielt variiert, damit Modelle robuster gegenüber Unterschieden in der realen Welt werden. Man verändert zum Beispiel Licht, Farben, Texturen, Kamerawinkel oder physikalische Eigenschaften in vielen zufälligen Varianten. Das Ziel ist, dass das Gelernte nicht an eine einzelne simulier­te Umgebung angepasst ist, sondern auch in neuen, unbekannten Situationen funktioniert. Auf diese Weise soll verhindert werden, dass sich ein System zu sehr an die speziellen Details der Simulation anpasst. Die Methode ist relativ einfach anzuwenden und hilft, die Lücke zwischen virtueller Ausbildung und echtem Einsatz zu verkleinern. Domänenrandomisierung wird oft zusammen mit Lernverfahren wie Reinforcement Learning eingesetzt, um die Übertragbarkeit zu erhöhen. Sie reduziert die Notwendigkeit, sehr genaue Simulationsmodelle zu bauen, weil Vielfalt die wichtigste Voraussetzung ist. Allerdings muss die Randomisierung sorgfältig gewählt werden: Zu viel Variation kann das Lernen erschweren, zu wenig führt nicht zur gewünschten Robustheit, und oft ist späteres Nachjustieren mit echten Daten sinnvoll.