Runway: من الإبداع المرئي إلى قيادة الروبوتات والسيارات الذاتية

كرست شركة Runway: على مدار السنوات السبع الماضية، جهودها في تطوير أدوات متطورة لتوليد المحتوى المرئي المبتكر للصناعات الإبداعية. والآن، تتجه الشركة نحو استكشاف فرصة جديدة لتقنياتها الرائدة ضمن قطاعي الروبوتات والسيارات ذاتية القيادة.

نماذج Runway المتقدمة ومحاكاة الواقع

تشتهر شركة Runway: ومقرها نيويورك، بنماذجها العالمية للذكاء الاصطناعي التي تُنتج مقاطع فيديو وصوراً واقعية، وهي نماذج تعلم كيفية محاكاة العالم الحقيقي بشكل متزايد. وقد أطلقت الشركة مؤخراً إصدار Gen-4، نموذجها المتطور لتوليد الفيديو، في مارس، تلاه نموذج Runway Aleph لتحرير الفيديو في يوليو. مع تحسن نماذج Runway وقدرتها على محاكاة قوانين الفيزياء من خلال ملاحظة الفيديو ثنائي الأبعاد، أصبحت أكثر كفاءة في محاكاة الواقع، وهو ما يجذب اهتمام شركات الروبوتات والسيارات ذاتية القيادة. (Semafor, 2025)

دوافع التوسع نحو الروبوتات والقيادة الذاتية

صرح أنستاسيس جيرمانيديس: الشريك المؤسس والمدير التقني لشركة Runway، أن النماذج العالمية للشركة أصبحت أكثر واقعية، مما أدى إلى اهتمام متزايد من شركات الروبوتات والسيارات ذاتية القيادة لاستخدام هذه التكنولوجيا المتقدمة. وأضاف جيرمانيديس: "نعتقد أن قدرة محاكاة العالم هذه مفيدة على نطاق واسع يتجاوز صناعة الترفيه، على الرغم من أن الترفيه يمثل مجالاً متنامياً وكبيراً بالنسبة لنا". وأشار إلى أن هذه التقنية تعزز قابلية التوسع وفعالية التكلفة في تدريب السياسات الروبوتية التي تتفاعل مع العالم الحقيقي، سواء في الروبوتات أو القيادة الذاتية. تعتبر المحاكاة نقطة أساسية لحل التحديات في الروبوتات والقيادة الذاتية. (Semafor, 2025)

استخدامات Runway في تدريب الروبوتات

أوضح جيرمانيديس: أن التعاون مع شركات الروبوتات والسيارات ذاتية القيادة لم يكن جزءاً من الرؤية الأولية لـ Runway عند إطلاقها في عام 2018. ولكن الشركة أدركت النطاق الأوسع لاستخدامات نماذجها بعد أن تواصلت معها شركات من هذه الصناعات وغيرها. تُستخدم تقنية Runway حالياً في عمليات المحاكاة التدريبية للروبوتات، والتي تشمل محاكاة معقدة تعتمد على الفيزياء، مثل محاكاة السوائل والنار والدخان وحركة الشعر والأقمشة، مما يوفر بيئات تدريب واقعية. (RunwayML, 2024)

وأضاف جيرمانيديس: أن تدريب الروبوتات والسيارات ذاتية القيادة في سيناريوهات العالم الحقيقي مكلف ويستغرق وقتاً طويلاً ويصعب توسيع نطاقه. وعلى الرغم من أن Runway تدرك أنها لن تحل محل التدريب الواقعي بأي شكل من الأشكال، إلا أن جيرمانيديس أكد أن الشركات يمكنها تحقيق قيمة كبيرة من تشغيل المحاكاة على نماذج Runway نظراً لقدرتها على أن تكون دقيقة للغاية. فبخلاف التدريب الواقعي، يسهل استخدام هذه النماذج اختبار متغيرات ومواقف محددة مثل تغيير مسار السيارة أو تنفيذ إجراء معين، دون تغيير أي شيء آخر في السيناريو، مما يوفر تحكماً ودقة عالية.

"يمكنك التراجع خطوة إلى الوراء: ثم محاكاة تأثير الإجراءات المختلفة،" هكذا قال. "إذا اتخذت السيارة هذا المنعطف بدلاً من ذاك، أو قامت بهذا الإجراء، فماذا ستكون نتيجة ذلك؟ إن إنشاء هذه التنبؤات من نفس السياق أمر صعب للغاية في العالم المادي، حيث يصعب الحفاظ على جميع الجوانب الأخرى للبيئة كما هي واختبار تأثير الإجراء المحدد الذي تريد اتخاذه فقط."

آفاق المستقبل والدعم الاستثماري

Runway ليست الشركة الوحيدة: التي تسعى لمعالجة هذا التحدي. على سبيل المثال، أطلقت شركة Nvidia أحدث إصدار من نماذجها العالمية Cosmos، بالإضافة إلى بنية تحتية أخرى لتدريب الروبوتات، في وقت سابق من هذا الشهر.

لا تتوقع الشركة: إطلاق "خطاً منفصلاً تماماً من النماذج" لعملائها في صناعات الروبوتات والسيارات ذاتية القيادة. بدلاً من ذلك، ستقوم Runway بتحسين نماذجها الحالية لخدمة هذه الصناعات بشكل أفضل. كما تقوم الشركة ببناء فريق متخصص في الروبوتات لتعزيز هذا التوسع.

وأضاف جيرمانيديس: أنه بينما لم تكن هذه الصناعات ضمن عروض الشركة الأولية للمستثمرين، إلا أنهم يدعمون هذا التوسع الاستراتيجي. وقد جمعت Runway أكثر من 500 مليون دولار من مستثمرين بارزين مثل Nvidia و Google و General Atlantic، بتقييم بلغ 3 مليارات دولار.

"الطريقة التي نفكر بها في الشركة: مبنية حقاً على مبدأ، بدلاً من التركيز على السوق،" كما أوضح جيرمانيديس. "هذا المبدأ هو فكرة المحاكاة، القدرة على بناء تمثيل أفضل وأفضل للعالم. وبمجرد امتلاكك لهذه النماذج القوية حقاً، يمكنك استخدامها لمجموعة واسعة من الأسواق المختلفة، ومجموعة متنوعة من الصناعات المختلفة. والصناعات التي نتوقعها موجودة بالفعل، وستتغير أكثر نتيجة لقوة النماذج التوليدية."