自律型RL駆動の飛行システムは最近大きな障害に直面しました。約2週間前に完全に動作するようになったと思った矢先、事態は崩れ始めました。4つの非常に厳しいバグを追いかけるのに数日を費やしました—まるで全てを疑わせるようなものです。正直言って神経をすり減らすもので、ほとんど全体の実装を元に戻すところでした。しかし、真の教訓は：ハードウェアの統合と深層学習を組み合わせることは見た目以上に複雑だということです。ニューラルネットワークが実際の物理システムと出会うとき、理論と現実の間には大きなギャップがあります。すべての変数が重要であり、見落とされた一つの詳細が連鎖的に失敗につながるのです。