ドメインランダマイゼーションは、シミュレーション環境でAIを学習させる際、摩擦や照明、物体のテクスチャなどのパラメータをランダムに変更し、現実世界への適応力を高める手法です。仮想環境と現実環境の差（Sim2Realギャップ）による性能低下を防ぎ、未知の環境に対しても高い汎化性能を持つモデルの構築を可能にします。
ドメインランダマイゼーションとは
ドメインランダマイゼーションは、シミュレーション上でAIモデルを学習させる際に環境のパラメータをランダムに変化させ、現実世界での汎化性能を高める手法です。
詳しく解説
ロボティクスや強化学習の分野では、現実世界で直接データを収集すると時間やコスト、安全性の問題が生じるため、シミュレーション環境での事前学習が多用されます。しかし、仮想環境と現実環境の間には画像や物理法則のズレが存在し、そのままでは現実で正しく動作しないSim2Realの課題が発生します。ドメインランダマイゼーションは、シミュレーション内のテクスチャ、照明、重力、ノイズなどのパラメータを意図的に様々に変化させて学習させます。これにより、モデルは特定の仮想環境だけに過剰適合（過学習）せず、現実環境の未知のバリエーションに対しても堅牢な一般化性能を獲得できます。
具体例・使われ方
ロボットアームに物体を掴ませる強化学習において、シミュレーション上の背景色、物体の滑りやすさ、カメラのライティングを学習ごとにランダムに変更します。これにより、実際の工場や家庭の異なる照明環境や物体の個体差に直面しても、ロボットが安定してタスクを実行できるようになります。
似た用語との違い
ドメインランダマイゼーションとドメイン適応の違いとして、ドメイン適応はターゲットとなる現実世界のデータを少量使用してモデルを調整するのに対し、ドメインランダマイゼーションはシミュレーション側のみでパラメータを多様化させ、現実世界のデータを一切使わずに汎化を目指す点が異なります。また、知識を別のタスクに移転する転移学習ともアプローチが異なります。
注意点
ランダム化するパラメータの範囲設定が不適切だと、現実的ではない極端な環境ばかりを学習してしまい、学習速度の低下や性能悪化を招く恐れがあります。また、環境のバリエーションが増えることで計算コストが増大する点や、現実の物理現象と根本的に剥離している場合は実環境での性能低下を解消できない点に注意が必要です。