現実ギャップの解消：AI計画のための世界モデルの改善

本研究は、シミュレーション（トレーニング）から現実世界（テスト）にAI計画モデルを適用する際の性能低下という一般的な問題に対処することに焦点を当てています。 シミュレーション環境を現実をより正確に反映したものにし、それによって一般化可能性を向上させる技術を探求している可能性があります。