RunwayML es un software que hace accesible técnicas de Machine Learning sin necesidad de saber código. Es el desarrollo de la tesis de Cristóbal Valenzuela en la Tisch School of the Arts de la Universidad de Nueva York, siendo lanzada una versión beta en enero de 2019. Está orientado principalmente a artistas y diseñadores.

En general, machine learning consiste en una serie de pasos diseñados para generar modelos a partir de puntos de datos. Un modelo es una representación de los datos que obtuvo a partir del entrenamiento de un dataset (set de datos) específico (ej: un modelo para reconocer caras debe ser entrenado con datasets de muchos tipos de caras diferentes). A partir de la información recolectada de datasets, validación y testeo es como se genera un modelo.

La dificultad con los modelos es que son construidos a partir de diferentes lenguajes de programación y con diferentes usos y, aunque suelen ser open source, son difíciles de usar, caros y cuesta tiempo poder ponerlos en funcionamiento.

La meta principal de Runway es hacer el proceso de usar modelos de machine learning lo más sencillo posible, haciéndolos accesibles a más personas que encuentren nuevas maneras de utilizarlos. En el software, un modelo funciona a partir de entradas (inputs) y después genera resultados (outputs), que pueden ser utilizados de diferentes formas. Los modelos son open source y pueden elegirse de una librería, pudiendo conectarlos con otro software.

El objetivo del software es crear una herramienta igualitaria que permita achicar las barreras de accesibilidad a este tipo de tecnología, que de otra forma necesitaría de conocimientos de código, procesadores de gran potencia y otros métodos de tecnología caros. Al mismo tiempo, funciona como plataforma para compartir y conectar investigaciones de otros desarrolladores.