מסימולציה למציאות (Sim-to-Real) הוא אימון רובוט בסימולציה ממוחשבת ולאחר-מכן העברת ההתנהגות שנלמדה לרובוט הפיזי — מהלך שנתקל בפער בין העולם המדומה למציאות. המניע ברור: אימון בעולם האמיתי איטי, יקר ומסוכן, ורובוט שנופל שובר את עצמו. בסימולציה אפשר להריץ אלפי ניסיונות במקביל, מהר מזמן-אמת, בלי לשלם על נזק. הצורך חריף במיוחד בלמידת חיזוק, שבה מדיניות טובה נלמדת מתוך כמות עצומה של ניסוי וטעייה.
הסימולטור עצמו מבוסס על מנוע-פיזיקה שמחשב כוחות, חיכוך והתנגשויות. בין הכלים הנפוצים בתחום נמנים Gazebo, Webots ו-CoppeliaSim, ובבסיסם מנועים כמו Bullet, ODE, PhysX ו-MuJoCo. שני היתרונות המובהקים של הסימולציה הם זמינות בלתי-מוגבלת של נתוני-אימון ובטיחות מלאה. ויקיפדיה מציינת שיישום שפותח בסימולציה ניתן לעיתים להעביר לרובוט פיזי כמעט ללא שינוי, וכי הדבר חוסך עלויות והשבתה של קו-ייצור — אך גם מדגישה את הגבול: פעולות שמסתמכות על קריאות חיישנים רגעיות קשות בהרבה לסימולציה, משום שהתנועה תלויה במה שנמדד באמת ברגע נתון.
הפער הזה מכונה "פער המציאות". מקורותיו מגוונים: מקדם חיכוך שאינו מדויק, רעש בחיישנים, מגע בין גופים רכים, תאורה משתנה, וסטייה קטנה במשקל או במידות שלא מופיעה בקובץ התכנון. מדיניות שהצליחה בהדמיה עלולה להיכשל לחלוטין על החומרה, ולעיתים תלמד לנצל אי-דיוק של הסימולטור — התנהגות שאין לה מקבילה בעולם.
סקירה מ-2020 מאת ונשואי ז'או, חורחה פניה קוראלטה ותומי וסטרלונד, שהוצגה בכנס IEEE SSCI של אותה שנה, ממיינת את שיטות ההתמודדות לחמש קבוצות: אקראיזציה של המרחב — שינוי מכוון של פרמטרי הסימולציה כדי לאמן מדיניות שעמידה לשונות; התאמת-מרחב לצמצום ההבדל בין השניים; למידה בחיקוי; מטא-למידה; וזיקוק ידע. הרעיון המשותף פשוט: אם הסימולציה אינה מדויקת, לפחות שתהיה מגוונת מספיק כדי שהמציאות תיראה כמו עוד אחת מגרסאותיה.