Bei begrenzten Realweltdaten könnte der Sim2Real-Ansatz verwendet werden, um die Lücke zwischen simulierten und realen Daten zu überbrücken und die Leistung von Deep Learning-Modellen zu verbessern. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, wäre die Kombination von simulierten Daten mit den begrenzten realen Daten, um ein hybrides Trainingsset zu erstellen. Durch die Anwendung der Hierarchischen Datenaugmentierung auf dieses hybride Trainingsset könnten die Modelle robust gegenüber verschiedenen Arten von Rauschen und Unsicherheiten gemacht werden, ohne dabei die Leistung zu beeinträchtigen. Darüber hinaus könnte eine sorgfältige Auswahl und Integration von begrenzten realen Daten in das Training dazu beitragen, die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu verbessern und seine Leistung auf neuen Datensätzen zu steigern. Durch die Kombination von simulierten und begrenzten realen Daten könnte der Sim2Real-Ansatz somit dazu beitragen, die Leistung der Modelle zu steigern, ohne dabei an Robustheit einzubüßen.