国防総省（Department of Defense）のプラットフォーム向けに、忠実性の高い環境でモデル訓練を行うには数か月から数年を要し、また、モデリングとシミュレーションを通じて学習するオートノマスは、現実の世界で未知の状況に直面すると脆弱になる。この脆弱性は、「シミュレーション・トゥ・リアル（simulation-to-real: sim-to-real）の溝」として知られている。このような中、国防高等研究計画局（Defense Advanced Research Project Agency: DARPA）は、「共通のセマンティクス（関与規定など）を活用して、多様で忠実性の低いシミュレーションでオートノミーの学習と移行をすることで、シミュレーションから現実へのオートノミーの移行がより早急にできる可能性がある」と考えている（伝統的な手法で数週間・数か月かかるところを一日でできるかもしれないと期待）。このため、DAPRAでは「不正確で抽象的なモデルをオートノマスへ移行する技術（Transfer from Imprecise and Abstract Models to Autonomous Technologies）」プログラムを立ち上げ、こうした理論を試験へつなげるプロポーザルを募集している。
