Runway erforscht Robotik als neue Einnahmequelle zur Förderung des Wachstums

In den vergangenen sieben Jahren hat Runway Tools zur visuellen Generierung für die Kreativbranche entwickelt. Jetzt sieht das Unternehmen eine neue Chance für seine Technologie in der Robotik.

Das in New York ansässige Unternehmen Runway ist bekannt für seine KI-Weltmodelle, die Video- und Fotoinhalte generieren - im Wesentlichen große Sprachmodelle, die Versionen der realen Welt simulieren. Das Unternehmen brachte im März Gen-4 auf den Markt, sein Modell zur Videogenerierung, gefolgt von Runway Aleph, einem Modell zur Videobearbeitung, im Juli.

Als Runways Weltmodelle immer fortschrittlicher und realistischer wurden, erhielt das Unternehmen erste Anfragen von Robotik- und autonomen Fahrzeugfirmen, die sich für die Technologie interessierten, so Anastasis Germanidis, Mitbegründer und CTO von Runway, in einem Interview mit TechCrunch.

"Wir glauben, dass diese Fähigkeit, die Welt zu simulieren, weitreichende Anwendungen jenseits der Unterhaltung hat, auch wenn die Unterhaltung ein wichtiger und wachsender Fokus für uns bleibt", so Germanidis. "Diese Technologie macht das Training von Robotern, die mit der realen Welt interagieren - sei es in der Robotik oder bei selbstfahrenden Autos - viel skalierbarer und kostengünstiger."

Germanidis merkte an, dass die Zusammenarbeit mit Robotik- und autonomen Fahrzeugunternehmen nicht Teil der ursprünglichen Vision von Runway war, als es 2018 startete. Erst als sich Unternehmen aus diesen und anderen Branchen meldeten, erkannte Runway, dass seine Modelle ein breiteres Anwendungsspektrum haben als ursprünglich angenommen.

Robotikunternehmen nutzen die Technologie von Runway nun für Trainingssimulationen, erklärte Germanidis. Er fügte hinzu, dass das Training von Robotern und selbstfahrenden Autos in realen Umgebungen für die meisten Unternehmen teuer, zeitaufwändig und schwer zu skalieren ist.

Obwohl Runway einräumt, dass seine Simulationen das Training in der realen Welt nicht vollständig ersetzen können, betonte Germanidis, dass Unternehmen durch die Durchführung von Simulationen mit Runways Modellen, die hochspezifische Szenarien nachbilden können, einen erheblichen Mehrwert erzielen können.

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Im Gegensatz zum realen Training ermöglichen diese Modelle ein einfacheres Testen bestimmter Variablen und Situationen, ohne andere Aspekte des Szenarios zu verändern, fügte er hinzu.

"Man kann einen Schritt zurücktreten und die Ergebnisse verschiedener Aktionen simulieren", erklärte er. "Was passiert zum Beispiel, wenn ein Fahrzeug eine Kurve statt einer anderen nimmt oder ein bestimmtes Manöver durchführt? Diese alternativen Ergebnisse vom gleichen Ausgangspunkt aus zu simulieren, ist in der physischen Welt eine große Herausforderung - alle Umgebungsfaktoren konstant zu halten, während man eine bestimmte Aktion testet, ist nahezu unmöglich."

Runway ist nicht das einzige Unternehmen, das diesen Bereich erforscht. Nvidia zum Beispiel hat Anfang des Monats die neueste Version seiner Cosmos-Weltmodelle zusammen mit einer zusätzlichen Infrastruktur für das Robotertraining vorgestellt.

Laut Germanidis plant das Unternehmen nicht, für seine Kunden aus den Bereichen Robotik und autonomes Fahren völlig separate Modellreihen zu entwickeln. Stattdessen beabsichtigt Runway, seine bestehenden Modelle zu verfeinern, um diese Bereiche besser bedienen zu können. Ein spezielles Robotik-Team ist ebenfalls im Aufbau.

Germanidis fügte hinzu, dass diese Branchen zwar nicht Teil des ursprünglichen Pitches des Unternehmens an die Investoren waren, sie aber nun diese Expansion unterstützen. Runway hat über 500 Millionen Dollar von Geldgebern wie Nvidia, Google und General Atlantic erhalten und wird mit 3 Milliarden Dollar bewertet.

"Wir sehen das Unternehmen auf einem Prinzip aufgebaut und nicht nur auf einen Markt fokussiert", sagte Germanidis. "Dieses Prinzip ist die Idee der Simulation - die Schaffung von immer genaueren Darstellungen der Welt. Sobald man solch leistungsstarke Modelle entwickelt hat, können sie in verschiedenen Märkten und Branchen eingesetzt werden. Die Branchen, die wir bedienen, entwickeln sich bereits und werden sich weiter verändern, wenn die generativen Modelle noch leistungsfähiger werden."