¡Los momentos destacados de Ultralytics en YOLO Vision 2025!

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

En su cuarto año, el evento ha seguido creciendo en términos de alcance e impacto. La retransmisión en directo de YV25 ya ha acumulado más de 6800 visualizaciones, ha generado más de 49 000 impresiones y ha reunido casi 2000 horas de tiempo de reproducción.

YV25 comenzó con unas palabras de bienvenida de nuestro presentador Oisin Lunny, quien marcó el tono de la jornada animando a los asistentes a conectar, compartir y aprovechar al máximo el evento. Como él mismo señaló: «YOLO Vision 2025 es la conferencia que une a la comunidad de visión por inteligencia artificial de código abierto para centrarse en los datos, el aprendizaje automático y los avances en la visión por ordenador».

En este artículo, haremos un resumen de los puntos clave de YOLO Vision 2025, incluyendo el lanzamiento del producto, las conferencias magistrales, una mesa redonda, demostraciones en directo y los momentos comunitarios que hicieron que el día fuera especial. ¡Empecemos!

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

En los días previos al evento, hubo mucha expectación en torno al lanzamiento del nuevo producto, y Glenn Jocher, nuestro fundador y consejero delegado, empezó el día potenciando esa energía.

Compartió la trayectoria de Ultralytics, recordando cómo en 2020 ejecutaba experimentos en una sola 1080 Ti conectada a su MacBook, una configuración que hoy está obsoleta. Desde esos modestos comienzos, Ultralytics se ha convertido en una comunidad global con miles de millones de inferencias diarias impulsadas por modelos YOLO.

Glenn también habló sobre el reciente cierre por parte de Ultralytics de una ronda de financiación de Serie A de 30 millones de dólares. Explicó cómo esta inversión impulsará la próxima etapa de crecimiento al permitir a la empresa ampliar el equipo, expandir la investigación y asegurar los recursos informáticos necesarios para seguir superando los límites de la visión por ordenador.

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

Glenn continuó anunciando dos nuevos esfuerzos de Ultralytics. El primero es Ultralytics YOLO26, el último modelo de la familia Ultralytics YOLO, diseñado para ser más pequeño, más rápido y más eficiente, logrando al mismo tiempo una mayor precisión. El segundo es la Ultralytics Platform, un nuevo espacio de trabajo SaaS integral que combina datos, entrenamiento, despliegue y supervisión para facilitar más que nunca la creación de soluciones de visión artificial, cuyo anuncio se espera para un futuro próximo.

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

Ultralytics YOLO26 está diseñado para impulsar el rendimiento sin dejar de ser práctico para el 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, lo que la hace ideal para aplicaciones que van desde dispositivos móviles hasta grandes sistemas empresariales. YOLO26 estará disponible públicamente a finales de octubre.

Aquí tienes un adelanto de las características principales de YOLO26:

• Arquitectura optimizada: Se eliminó el módulo Distribution Focal Loss (DFL), que antes ralentizaba los modelos. Ultralytics YOLO26 ahora se ejecuta de manera más eficiente sin sacrificar precisión.
• Predicciones más rápidas: Ultralytics YOLO26 introduce la opción de omitir el paso de NMS, lo que le permite ofrecer resultados con mayor rapidez y facilita el despliegue en tiempo real.
• Mejor detección de objetos pequeños: Los nuevos métodos de entrenamiento mejoran la estabilidad y aumentan significativamente 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 alcanzar una mayor precisión.

Un primer vistazo a la Ultralytics platform#

Tras presentar YOLO26, Glenn invitó a Prateek Bhatnagar, nuestro jefe de ingeniería de producto, para hacer una demostración del próximo proyecto en el horizonte: la plataforma Ultralytics Platform. Diseñada para simplificar todo el flujo de trabajo de la visión por ordenador, la plataforma pretende reunir en un solo lugar los conjuntos de datos, el etiquetado, el entrenamiento, el despliegue y la monitorización.

Prateek lo comparó con poner a punto un coche: en lugar de ir a diferentes talleres para neumáticos, motores y transmisiones, todo sucede 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 visión IA.

La demostración mostró herramientas de anotación asistidas por IA que aceleran la preparación de datasets, opciones de entrenamiento personalizables tanto para expertos como para principiantes, y monitorización en tiempo real de las ejecuciones de entrenamiento.

Perspectivas de una mesa redonda sobre el despliegue en el edge#

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

El debate exploró cómo llevar la IA al edge reduce la latencia, baja los costes y mejora la privacidad. Yuki mostró el sensor IMX500 de Sony, que puede ejecutar la inferencia directamente en el chip. Por su parte, David habló de cómo Raspberry Pi está pasando de sus raíces maker a aplicaciones comerciales a gran escala.

Fig 2. Una mesa redonda sobre el despliegue en el edge con Oisin Lunny, Yuki Tsuji, David Plowman y Glenn Jocher.

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

Gracias a su amplia gama de opciones de exportación, resulta sencillo poner un modelo entrenado en producción en dispositivos móviles, sistemas embebidos o hardware empresarial. Al eliminar las complicaciones de la conversión de modelos, Ultralytics ayuda a los equipos a centrarse en la creación de soluciones en lugar de luchar con problemas de compatibilidad.

Como explicó David: "Sé por mi amarga experiencia que convertir modelos es horrible, y si alguien más lo hace por mí, la vida es mucho más fácil. Ahí es donde Ultralytics realmente está mejorando la historia y ofreciendo algo valioso a nuestros usuarios".

Acelerando la innovación y el hardware de IA#

Los avances en software de IA ocurren en paralelo al hardware, y juntos están impulsando una nueva ola de innovación en visión artificial. Aunque modelos como Ultralytics YOLO siguen impulsando la precisión, su impacto en el mundo real también depende de las plataformas en las que se ejecutan.

Por ejemplo, Seeed Studio demostró 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 sistemas de IA reales. Este tipo de integración hardware-software reduce la barrera de entrada y demuestra cómo la innovación a nivel de hardware acelera directamente la adopción.

Aquí tienes algunas conclusiones clave de otras conferencias de YV25 que destacaron cómo el diseño conjunto de hardware y software está abriendo nuevas posibilidades:

• La cuantización desbloquea grandes ganancias de velocidad: Intel mostró cómo convertir modelos Ultralytics YOLO a OpenVINO con cuantización aumentó la inferencia de 54 FPS a 606 FPS en solo 30 minutos, destacando el poder de la optimización.
• Las herramientas full-stack hacen práctico el despliegue de IA en el edge: NVIDIA destacó cómo los dispositivos Jetson, TensorRT, Triton Inference Server y el DeepStream SDK funcionan juntos para agilizar el despliegue de visión IA de alto rendimiento en el edge.
• Los ecosistemas abiertos aceleran la creación de prototipos: AMD destacó su plataforma integral basada en GPUs y la pila de software ROCm, ayudando a los desarrolladores a pasar rápidamente del prototipo al despliegue mientras controlan los costes.
• Los chips de bajo consumo llevan la IA a dispositivos limitados: DEEPX presentó sus procesadores DX-M1 y DX-M2, que ofrecen decenas de TOPS con menos de 5 vatios para permitir una inferencia avanzada en sistemas compactos y limitados por energía.

Tendencias recientes en visión artificial#

Con los avances tanto en software como en hardware trabajando mano a mano, la visión artificial está evolucionando más rápido que nunca. Estos desarrollos paralelos no solo están mejorando la precisión y la velocidad, sino que también están dando forma a cómo puede desplegarse la visión IA en el mundo real. En YV25, los participantes tuvieron la oportunidad de escuchar a expertos en robótica, despliegue en el edge y IA multimodal, cada uno ofreciendo una perspectiva diferente sobre hacia dónde se dirige el campo.

Por ejemplo, en su ponencia principal, Michael Hart, de D-Robotics, demostró cómo combinar los modelos Ultralytics YOLO con su compacta placa RDK X5 (un pequeño módulo integrado de visión por inteligencia artificial) permite a los robots ejecutar modelos de visión avanzados en tiempo real. Su demostración en directo mostró hasta qué punto ha avanzado la robótica, pasando de ser experimentos de laboratorio a sistemas prácticos impulsados por inteligencia artificial.

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, subrayaron los retos y las oportunidades de desplegar la visión por inteligencia artificial en el extremo. A través de demostraciones en directo, explicaron cómo las unidades de procesamiento de inteligencia artificial (AIPU) Metis de Axelera AI combinan RISC-V y computación digital en memoria para ofrecer un rendimiento elevado con un consumo de energía muy bajo. Empaquetada en factores de forma familiares como M.2 y PCIe, el diseño conjunto de hardware y software de la plataforma hace que escalar la inteligencia artificial en el extremo sea tanto práctico como eficiente.

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

Equilibrar el progreso técnico con los valores humanos#

Aunque YV25 contó con inspiradoras charlas de carácter general, también incluyó sesiones muy prácticas. Jiri Borovec, de Lightning AI, ofreció una guía práctica que mostraba cómo entrenar y ajustar con precisión los modelos Ultralytics YOLO con PyTorch Lightning y soporte para múltiples GPU.

Repasó ejemplos de código y destacó cómo las herramientas de código abierto, la documentación clara y los marcos de trabajo flexibles facilitan a los desarrolladores escalar el entrenamiento, validar cada etapa y adaptar los flujos de trabajo a sus propios proyectos. Fue un recordatorio de lo importante que son la comunidad y las herramientas accesibles para un progreso real en la visión artificial.

En el otro extremo, los ponentes instaron al público a reflexionar sobre el papel más amplio de la inteligencia artificial en la sociedad. En su ponencia, Gerd Leonhard, futurista, humanista y consejero delegado de The Futures Agency, argumentó que «la tecnología es neutral desde el punto de vista moral hasta que la usamos», destacando que la verdadera pregunta no es solo qué puede hacer la inteligencia artificial, sino qué debe hacer. Advirtió contra caer en trampas como el reduccionismo y la ausencia de verdad, y pidió una inteligencia artificial que sirva verdaderamente a los intereses a largo plazo de la humanidad.

Fig 4. Gerd Leonhard compartiendo sus reflexiones sobre la construcción de soluciones de IA manteniendo un enfoque centrado en el ser humano.

Este enfoque en la responsabilidad continuó en una charla junto a la chimenea con Carissa Véliz, de la Universidad de Oxford, quien hizo hincapié en la privacidad y la seguridad. Señaló que las comunidades de código abierto son vitales para revisar y mejorar el código, y que la ética y el diseño son inseparables. Su mensaje fue claro: los desarrolladores deben anticiparse al mal uso y construir sistemas que antepongan la dignidad humana y el bienestar social.

Networking en Londres en YV25#

Yendo un paso más allá de las charlas y demostraciones, YV25 también creó un espacio para que las personas conectaran. Durante las pausas para el café y el almuerzo, los asistentes se mezclaron, compartieron experiencias, compararon enfoques y fomentaron nuevas colaboraciones.

Para el equipo de Ultralytics, también fue una gran oportunidad para reunirse en persona. Con miembros repartidos por todo el mundo, momentos como este ayudan a fortalecer los vínculos y a celebrar juntos los progresos.

Fig 5. El equipo de Ultralytics terminando un día inspirador en YOLO Vision 2025.

El día concluyó con una fiesta posterior, donde los participantes tuvieron la oportunidad de relajarse y seguir haciendo contactos. Fue un momento para reflexionar, recargar energías y mirar hacia el próximo capítulo de la innovación en visión IA.

Superando juntos los límites de la visión IA#

YOLO Vision 2025 fue una celebración de ideas, innovación y comunidad. El lanzamiento de Ultralytics YOLO26 preparó el escenario, seguido de interesantes charlas sobre el despliegue en el edge y la IA centrada en el ser humano, que destacaron el rápido progreso de la visión IA y su creciente impacto en el mundo.

Además de las sesiones principales, el evento unió a las personas. Investigadores, desarrolladores y entusiastas compartieron experiencias, entablaron conversaciones significativas y exploraron nuevas posibilidades para el futuro. El evento terminó con un tono muy positivo, con los participantes entusiasmados por el futuro de los modelos Ultralytics YOLO y la visión artificial.

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