Aleatorización de dominio

Aleatorización de dominio

La aleatorización de dominio es una técnica que consiste en cambiar aleatoriamente aspectos de un entorno simulado durante el entrenamiento. Se pueden variar colores, texturas, iluminación, posiciones de objetos y parámetros físicos para crear muchas versiones distintas del mismo problema. Al exponerse a esta variabilidad, un modelo aprende a no depender de detalles específicos de la simulación. El objetivo es que lo aprendido funcione también fuera de la simulación, donde las condiciones reales son más variadas. Esta idea evita que un sistema se ajuste demasiado a fallos o características concretas del simulador. Es comúnmente usada en robótica y visión por computadora para reducir la necesidad de datos reales costosos o peligrosos. Pero no garantiza el éxito por sí sola: hay que elegir qué elementos variar y en qué rango para cubrir bien las diferencias reales. A veces se combina con otras técnicas, como ajuste con datos reales o identificación de parámetros, para mejorar la transferencia. Cuando se aplica bien, la aleatorización de dominio acelera el desarrollo, hace los modelos más robustos y reduce riesgos en la puesta a prueba en entornos reales.