Der Sim2Real-Ansatz, der darauf abzielt, den Unterschied zwischen simulierten und realen Daten zu überbrücken, könnte auf verschiedene inverse Probleme in der Bildverarbeitung oder Signalverarbeitung angewendet werden. Zum Beispiel könnte er auf die Bildrekonstruktion aus unvollständigen oder verrauschten Daten angewendet werden. Indem synthetische Daten generiert werden, die die realen Bedingungen widerspiegeln, und durch die Verwendung von Hierarchischer Datenaugmentierung zur Verbesserung der Robustheit des Modells, könnte der Sim2Real-Ansatz dazu beitragen, die Leistung von Deep Learning-Modellen in solchen Anwendungen zu verbessern. Darüber hinaus könnte er auch auf Probleme wie Rauschunterdrückung in Bildern oder der Rekonstruktion von Signalen aus unvollständigen oder gestörten Daten angewendet werden. Durch die Integration von simulierten Daten und einer robusten Trainingsstrategie könnte der Sim2Real-Ansatz dazu beitragen, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit solcher Modelle zu verbessern.