ロボット工学における「シミュレーションから現実へ」（sim2real）の技術転移は、実際のハードウェアで効果的に機能するロボット制御政策を開発するために不可欠とされてきました。しかし、この重要な技術努力が、実は政策学習の過程において意図しない悪影響をもたらしているという指摘が、新たな研究論文で提示されています。 研究者たちは、sim2real努力の過度な最適化が、シミュレータ環境への過度な適応（シミュレータロックイン）と呼ばれる現象を生み出していることを論じています。実世界の厳しい制約条件に過剰に対応しようとするあまり、ロボットの制御政策が多様な動作パターンを探索する能力が著しく制限されてしまうというわけです。これにより、本来であれば発見できるはずの有効な制御戦略が見落とされるリスクが高まります。 この問題への対策として、研究者たちは「sim2sim2real」と呼ばれる新たなパラダイムの採用を提案しています。このアプローチは、ロボットの運動学的特性のみを設計上の制約条件として活用し、それ以外の不必要な制約を排除することで、シミュレーション環境での政策学習をより自由度の高い形で進めることができます。その結果、より堅牢で汎用性の高い制御政策の開発が期待できるようになります。