¡Momentos destacados de Ultralytics en YOLO Vision 2025!

La comunidad de IA y visión artificial se reunió el 25 de septiembre para YOLO Vision 2025 (YV25), el evento anual híbrido de Ultralytics sobre IA de visión. Celebrado en Londres, en The Pelligon, y retransmitido en todo el mundo, el evento reunió a un variado grupo de investigadores, ingenieros y entusiastas de la IA para compartir ideas y conocer nuevas innovaciones, como Ultralytics YOLO26.

En su cuarta edición, el evento ha seguido creciendo en alcance e impacto. La retransmisión en directo de YV25 ya ha superado las 6800 visualizaciones, ha generado más de 49 000 impresiones y ha acumulado casi 2000 horas de visualización.

YV25 arrancó con unas palabras de bienvenida de nuestro presentador, Oisin Lunny, que marcó el tono de la jornada animando a los asistentes a conectar, compartir y aprovechar al máximo el evento. Como dijo: «YOLO Vision 2025 es la conferencia que reúne a la comunidad de IA de visión de código abierto para centrarse en los avances en datos, aprendizaje automático y visión artificial».

En este artículo repasaremos los momentos más destacados de YOLO Vision 2025, incluidos el lanzamiento del producto, las ponencias principales, una mesa redonda, las demostraciones en directo y los momentos de comunidad que hicieron especial la jornada.

De una sola GPU a una ronda de financiación de serie A de 30 millones de dólares#

En los días previos al evento, había mucha expectación por el lanzamiento del nuevo producto, y Glenn Jocher, nuestro fundador y CEO, empezó la jornada aprovechando ese entusiasmo.

Compartió la trayectoria de Ultralytics y recordó que, en 2020, hacía experimentos con una única 1080 Ti conectada a su MacBook, una configuración obsoleta hoy en día. Desde esos modestos comienzos, Ultralytics ha crecido hasta convertirse en una comunidad global que ejecuta miles de millones de inferencias diarias con modelos YOLO.

Glenn también habló de la reciente ronda de financiación de serie A de 30 millones de dólares que cerró Ultralytics. Explicó que esta inversión impulsará la siguiente etapa de crecimiento al permitir a la empresa ampliar el equipo, expandir la investigación y obtener los recursos informáticos necesarios para seguir ampliando los límites de la visión artificial.

Ultralytics YOLO26: un modelo YOLO mejor, más rápido y más pequeño#

Glenn anunció dos nuevas iniciativas de Ultralytics. La primera es Ultralytics YOLO26, el modelo más reciente de la familia Ultralytics YOLO, diseñado para ser más pequeño, rápido y eficiente, y conseguir una precisión aún mayor. La segunda es Ultralytics Platform, un nuevo espacio de trabajo SaaS integral que combina datos, entrenamiento, implementación y supervisión para facilitar más que nunca la creación de soluciones de visión artificial. Se espera que se anuncie próximamente.

Fig. 1. Glenn Jocher anuncia Ultralytics YOLO26 en el escenario de YOLO Vision 2025.

Ultralytics YOLO26 está diseñado para mejorar el rendimiento sin dejar de ser práctico para su uso en el mundo real. La versión más pequeña ya funciona hasta un 43 % más rápido en CPU y, al mismo tiempo, mejora la precisión, por lo que resulta adecuada para aplicaciones que van desde dispositivos móviles hasta grandes sistemas empresariales. YOLO26 estará disponible públicamente a finales de octubre. (Actualización: YOLO26 se lanzó oficialmente en enero de 2026).

Aquí tienes un adelanto de las principales características de YOLO26:

• Arquitectura simplificada: Se eliminó el módulo Distribution Focal Loss (DFL), que ralentizaba los modelos. Ultralytics YOLO26 ahora funciona de forma más eficiente sin sacrificar precisión.
• Predicciones más rápidas: Ultralytics YOLO26 incorpora una opción para omitir el paso de supresión no máxima (NMS), lo que permite obtener resultados más rápidamente y facilita la implementación en tiempo real.
• Mayor capacidad para detectar objetos pequeños: Los nuevos métodos de entrenamiento mejoran la estabilidad y aumentan considerablemente la precisión, especialmente al detectar pequeños detalles en escenas complejas.
• Entrenamiento más inteligente: El nuevo optimizador MuSGD combina las ventajas de dos técnicas de entrenamiento, lo que ayuda al modelo a aprender más rápido y a alcanzar una mayor precisión.

Primer vistazo a Ultralytics Platform#

Tras presentar YOLO26, Glenn invitó a Prateek Bhatnagar, nuestro responsable de ingeniería de producto, a mostrar el próximo proyecto, la plataforma Ultralytics (ya lanzada). Diseñada para simplificar todo el flujo de trabajo de visión artificial, la plataforma pretende reunir en un solo lugar los conjuntos de datos, el etiquetado, el entrenamiento, la implementación y la supervisión.

Prateek lo comparó con poner a punto un coche: en lugar de visitar distintos talleres para cambiar los neumáticos, el motor y la transmisión, todo se hace en un mismo garaje. Del mismo modo, la plataforma ofrece a los desarrolladores un espacio de trabajo integrado para gestionar todo el ciclo de vida de un modelo de IA de visión.

La demostración presentó herramientas de etiquetado asistidas por IA que aceleran la preparación de conjuntos de datos, opciones de entrenamiento personalizables para expertos y principiantes, y supervisión en tiempo real de los procesos de entrenamiento.

Ideas de una mesa redonda sobre la implementación en el edge#

Otro de los momentos destacados de YV25 fue una mesa redonda sobre la implementación en el edge, moderada por Oisin Lunny. En la sesión participaron Yuki Tsuji, de Sony Semiconductor Solutions; David Plowman, de Raspberry Pi; y Glenn Jocher.

En el debate se analizó cómo llevar la IA al borde reduce la latencia, los costes y mejora la privacidad. Yuki presentó el sensor IMX500 de Sony, que puede ejecutar inferencias directamente en el chip. Por su parte, David habló de cómo Raspberry Pi está pasando de sus raíces en el mundo maker a las aplicaciones comerciales a gran escala.

Fig. 2. Mesa redonda sobre la implementación en el edge con Oisin Lunny, Yuki Tsuji, David Plowman y Glenn Jocher.

La mesa redonda también abordó uno de los mayores retos para los desarrolladores: conseguir que los modelos funcionen sin problemas en distintos dispositivos. Aquí es donde el paquete de Python de Ultralytics desempeña un papel clave.

Gracias a su amplia variedad de opciones de exportación, resulta sencillo llevar un modelo entrenado a producción en dispositivos móviles, sistemas integrados o hardware empresarial. Al eliminar las dificultades de la conversión de modelos, Ultralytics ayuda a los equipos a centrarse en crear soluciones en lugar de lidiar con problemas de compatibilidad.

Como explicó David: «Sé por experiencia propia que convertir modelos es horrible, y si alguien lo hace por mí, me facilita muchísimo la vida. Ahí es donde Ultralytics está mejorando realmente las cosas y ofreciendo algo valioso a nuestros usuarios».

Aceleración de la innovación y el hardware de IA#

Los avances del software de IA se producen en paralelo a los del hardware y, juntos, impulsan una nueva ola de innovación en visión artificial. Aunque modelos como Ultralytics YOLO siguen mejorando la precisión, su impacto en el mundo real también depende de las plataformas en las que se ejecutan.

Por ejemplo, Seeed Studio mostró cómo el hardware modular y de bajo coste, como sus placas reCamera y XIAO, precargadas con modelos Ultralytics YOLO, facilita a los desarrolladores el paso de la creación de prototipos a los sistemas de IA del mundo real. Este tipo de integración de hardware y software reduce las barreras de entrada y demuestra cómo la innovación a nivel de hardware acelera directamente la adopción.

Estas son algunas de las principales conclusiones de otras ponencias de YV25 que destacaron cómo el codiseño de hardware y software abre nuevas posibilidades:

• La cuantización permite grandes mejoras de velocidad: Intel mostró cómo convertir modelos Ultralytics YOLO a OpenVINO con cuantización aumentó la velocidad de inferencia de 54 FPS a 606 FPS en solo 30 minutos, lo que demuestra el potencial de la optimización.
• Las herramientas integrales hacen práctica la implementación de IA en el edge: NVIDIA destacó cómo los dispositivos Jetson, TensorRT, Triton Inference Server y DeepStream SDK funcionan conjuntamente para agilizar la implementación de IA de visión de alto rendimiento en el edge.
• Los ecosistemas abiertos aceleran la creación de prototipos: AMD destacó su plataforma integral basada en GPU y la pila de software ROCm, que ayuda a los desarrolladores a pasar rápidamente del prototipo a la implementación y a controlar los costes.
• Los chips de bajo consumo amplían la IA a dispositivos con recursos limitados: DEEPX presentó sus procesadores DX-M1 y DX-M2, capaces de ofrecer decenas de TOPS con menos de 5 vatios para permitir inferencias avanzadas en sistemas compactos con limitaciones de consumo.

Tendencias recientes en visión artificial#

Gracias a los avances paralelos del software y el hardware, la visión artificial evoluciona más rápido que nunca. Estos avances no solo mejoran la precisión y la velocidad, sino que también determinan cómo se puede implementar la IA de visión en el mundo real. En YV25, los asistentes pudieron escuchar a expertos en robótica, implementación en el edge e IA multimodal, cada uno con una perspectiva distinta sobre el rumbo del sector.

Por ejemplo, en su ponencia principal, Michael Hart, de D-Robotics, demostró cómo combinar modelos Ultralytics YOLO con su placa compacta RDK X5 (un pequeño módulo integrado de visión con IA) permite a los robots ejecutar modelos avanzados de visión en tiempo real. Su demostración en directo mostró cuánto ha avanzado la robótica: ha pasado de los experimentos de laboratorio a sistemas prácticos basados en IA.

Fig. 3. Michael Hart destacó cómo los robots actuales con IA dependen de la visión artificial.

Del mismo modo, Alexis Crowell y Steven Hunsche, de Axelera AI, destacaron los retos y las oportunidades de implementar IA de visión en el edge. Mediante demostraciones en directo, explicaron cómo las unidades de procesamiento de IA Metis (AIPU) de Axelera AI combinan RISC-V y computación digital en memoria para ofrecer un alto rendimiento con un consumo muy bajo. Al presentarse en formatos conocidos, como M.2 y PCIe, el codiseño de hardware y software de la plataforma hace que ampliar la IA en el edge sea práctico y eficiente.

En otra sesión, Merve Noyan, de Hugging Face, exploró el auge de la IA multimodal, en la que los modelos combinan visión con texto, audio y otras entradas. Habló de casos de uso que van desde el análisis de documentos hasta los agentes corporizados y destacó cómo la innovación de código abierto está acelerando la adopción de la IA.

Equilibrar el progreso técnico con los valores humanos#

Aunque YV25 incluyó inspiradoras ponencias de amplio alcance, también ofreció sesiones muy prácticas. Jiri Borovec, de Lightning AI, impartió una demostración práctica sobre cómo entrenar y ajustar modelos Ultralytics YOLO con PyTorch Lightning y compatibilidad con varias GPU.

Repasó ejemplos de código y destacó cómo las herramientas de código abierto, la documentación clara y los marcos flexibles facilitan a los desarrolladores ampliar el entrenamiento, validar cada etapa y adaptar los flujos de trabajo a sus propios proyectos. Fue un recordatorio de la importancia de la comunidad y de las herramientas accesibles para lograr avances reales en visión artificial.

En el otro extremo, los ponentes animaron al público a reflexionar sobre el papel más amplio de la IA en la sociedad. En su ponencia principal, Gerd Leonhard, futurista, humanista y CEO de The Futures Agency, sostuvo que «la tecnología es moralmente neutra hasta que la usamos», y destacó que la verdadera pregunta no es solo qué puede hacer la IA, sino qué debería hacer. Advirtió contra las trampas del reduccionismo y la ausencia de verdad, y defendió una IA que sirva de verdad a los intereses de la humanidad a largo plazo.

Fig. 4. Gerd Leonhard comparte sus ideas sobre cómo crear soluciones de IA centradas en las personas.

Este enfoque responsable continuó en una charla informal con Carissa Véliz, de la Universidad de Oxford, que destacó la importancia de la privacidad y la seguridad. Señaló que las comunidades de código abierto son esenciales para revisar y mejorar el código, y que la ética y el diseño son inseparables. Su mensaje fue claro: los desarrolladores deben anticiparse al uso indebido y crear sistemas que prioricen la dignidad humana y el bienestar social.

Encuentros en Londres durante YV25#

Además de las ponencias y demostraciones, YV25 también creó un espacio para que la gente conectara. Durante las pausas para el café y la comida, los asistentes conversaron, compartieron experiencias, compararon enfoques e impulsaron nuevas colaboraciones.

Para el equipo de Ultralytics, también fue una gran oportunidad para reunirse en persona. Como sus miembros están repartidos por todo el mundo, momentos como este ayudan a estrechar vínculos y celebrar juntos los avances.

Fig. 5. El equipo de Ultralytics pone fin a una jornada inspiradora en YOLO Vision 2025.

La jornada terminó con una fiesta, en la que los participantes tuvieron la oportunidad de relajarse y seguir relacionándose. Fue un momento para reflexionar, recargar energías y mirar hacia el próximo capítulo de innovación en IA de visión.

Ampliar juntos los límites de la IA de visión#

YOLO Vision 2025 fue una celebración de las ideas, la innovación y la comunidad. El lanzamiento de Ultralytics YOLO26 marcó el inicio, seguido de interesantes ponencias sobre la implementación en el edge y la IA centrada en las personas, que pusieron de relieve el rápido progreso de la IA de visión y su creciente impacto en el mundo.

Además de las sesiones magistrales, el evento reunió a personas. Investigadores, desarrolladores y entusiastas compartieron experiencias, entablaron conversaciones interesantes y exploraron nuevas posibilidades para el futuro. El evento terminó por todo lo alto, con los asistentes ilusionados por el futuro de los modelos Ultralytics YOLO y la visión artificial.

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