Runway explora la robótica como nueva fuente de ingresos para impulsar el crecimiento

Durante los últimos siete años, Runway ha desarrollado herramientas de generación visual para la industria creativa. Ahora, la empresa ve una nueva oportunidad para su tecnología en la robótica.

Con sede en Nueva York, Runway es conocida por sus modelos del mundo de la IA que generan contenidos de vídeo y fotografía, básicamente grandes modelos lingüísticos que simulan versiones del mundo real. La empresa lanzó Gen-4, su modelo de generación de vídeo, en marzo, seguido de Runway Aleph, un modelo de edición de vídeo, en julio.

A medida que los modelos del mundo de Runway se hacían más avanzados y realistas, la empresa empezó a recibir consultas de empresas de robótica y vehículos autónomos interesadas en la tecnología, según Anastasis Germanidis, cofundador y CTO de Runway, en una entrevista con TechCrunch.

"Creemos que esta capacidad de simular el mundo tiene amplias aplicaciones más allá del entretenimiento, aunque el entretenimiento sigue siendo un foco importante y creciente para nosotros", declaró Germanidis. "Esta tecnología hace que el entrenamiento de políticas robóticas que interactúan con el mundo real -ya sea en robótica o en coches autoconducidos- sea mucho más escalable y rentable".

Germanidis señaló que colaborar con empresas de robótica y vehículos autónomos no formaba parte de la visión inicial de Runway cuando se lanzó en 2018. Fue solo después de que empresas de estas y otras industrias se acercaran que Runway se dio cuenta de que sus modelos tenían una gama de aplicaciones más amplia de lo que se anticipó originalmente.

Las empresas de robótica ahora están utilizando la tecnología de Runway para simulaciones de entrenamiento, explicó Germanidis. Añadió que entrenar robots y coches autoconducidos en entornos reales es caro, lleva mucho tiempo y es difícil de ampliar para la mayoría de las empresas.

Aunque Runway reconoce que sus simulaciones no sustituirán por completo a la formación en el mundo real, Germanidis subrayó que las empresas pueden obtener un valor significativo realizando simulaciones con los modelos de Runway, que pueden reproducir escenarios muy específicos.

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A diferencia de la formación en el mundo real, el uso de estos modelos permite probar más directamente variables y situaciones específicas sin alterar otros aspectos del escenario, añadió.

"Se puede dar un paso atrás y simular los resultados de distintas acciones", explicó. "Por ejemplo, si un vehículo toma un giro en lugar de otro, o realiza una maniobra determinada, ¿qué ocurrirá? Simular estos resultados alternativos desde el mismo punto de partida es extremadamente difícil en el mundo físico, donde mantener constantes todos los factores ambientales mientras se prueba una acción específica es casi imposible."

Runway no es la única empresa que explora este campo. Por ejemplo, Nvidia acaba de presentar a principios de este mes la última iteración de sus modelos del mundo Cosmos, junto con una infraestructura adicional de entrenamiento de robots.

Según Germanidis, la empresa no tiene previsto crear líneas de modelos totalmente independientes para sus clientes de robótica y conducción autónoma. En su lugar, Runway pretende ajustar sus modelos existentes para prestar un mejor servicio a estos sectores. También se está desarrollando un equipo especializado en robótica.

Germanidis añadió que, aunque estos sectores no formaban parte de la propuesta original de la empresa a los inversores, ahora apoyan esta expansión. Runway ha recaudado más de 500 millones de dólares de inversores como Nvidia, Google y General Atlantic, y está valorada en 3.000 millones de dólares.

"Creemos que la empresa se basa en un principio, no sólo en un mercado", señala Germanidis. "Ese principio es la idea de la simulación: crear representaciones cada vez más precisas del mundo. Una vez que se desarrollan modelos tan potentes, pueden aplicarse a diversos mercados e industrias. Las industrias a las que servimos ya están evolucionando, y seguirán transformándose a medida que los modelos generativos sean cada vez más capaces."