Компанія Runway за останні сім років створила інструменти для генерації візуального контенту в креативній індустрії. Тепер вона бачить нові можливості для своєї технології у сфері робототехніки.
Runway, що базується у Нью-Йорку, відома своїми моделями штучного інтелекту для створення відео та фото, або ж великими мовними моделями, які симулюють реальний світ. Нещодавно компанія презентувала Gen-4, свою модель для генерації відео, у березні, та Runway Aleph, модель для редагування відео, у липні.
Runway та робототехніка
З оскільки моделі Runway почали покращуватися й ставати реалістичнішими, компанія отримала запити від робототехнічних компаній та виробників автомобілів з автопілотом, які прагнули використовувати їх технології. Про це розповів співзасновник і технічний директор Runway Анастасіс Германідіс в інтерв’ю.
«Ми вважаємо, що здатність симулювати світ є надзвичайно корисною не лише в розважальному секторі, хоча це й залишатиметься важливою частиною нашої роботи», — зазначив Германідіс. «Це значно більш ефективно і економічно вигідно для навчання [робототехнічних] політик, які взаємодіють з реальним світом, чи то у робототехніці, чи в самохідних автомобілях».
Германідіс підкреслив, що співпраця з компаніями з робототехніки та самохідного транспорту не була первісним задумом Runway при її запуску у 2018 році. Лише після того, як до них звернулися представники цих галузей, компанія зрозуміла, що їх моделі мають значно ширше застосування, ніж спочатку планувалося.
Робототехнічні компанії використовують технології Runway для тренувальних симуляцій, додав Германідіс. Він зауважив, що навчати роботи та автомобілі з автопілотом у реальних умовах є витратним, тривалим процесом, який важко масштабувати.
Хоча Runway розуміє, що вона не може повністю замінити реальне навчання, Германідіс зазначив, що компанії можуть отримати значну вигоду від проведення симуляцій на моделях Runway, оскільки ті дозволяють досягати високого рівня специфіки.
На відміну від навчання у реальних умовах, використання цих моделей суттєво спрощує тестування конкретних змінних та ситуацій без необхідності змінювати інші аспекти сценарію, додав він.
