Ultralytics Platform: Cinco herramientas, una plataforma de visión artificial

Hoy hemos lanzado Ultralytics Platform, la plataforma de visión artificial integral definitiva diseñada para simplificar la forma en que se crean e implementan los sistemas de IA visual. Aunque la visión artificial, un campo de la inteligencia artificial que permite a las máquinas interpretar imágenes y vídeos, ya impulsa muchos sistemas de los que dependemos hoy en día, crear estas soluciones siempre ha sido complejo.

Para muchos ingenieros de IA y desarrolladores de aprendizaje automático, crear una aplicación de visión artificial todavía implica cambiar entre varias herramientas a lo largo del proceso de desarrollo. Un equipo puede gestionar conjuntos de datos y anotaciones en una plataforma, ejecutar el entrenamiento de modelos en otra y depender de servicios adicionales para probar predicciones, realizar un seguimiento de experimentos e implementar sistemas en producción.

A medida que los proyectos crecen, cambiar de herramientas puede ralentizar el desarrollo y aumentar la carga operativa. En lugar de centrarse en mejorar los modelos y crear nuevas aplicaciones de visión artificial, los equipos suelen pasar tiempo gestionando flujos de trabajo, moviendo datos entre herramientas y configurando la infraestructura.

La plataforma Ultralytics fue creada para agilizar y acelerar este proceso. Al reunir la anotación, el entrenamiento, la validación, la implementación y la monitorización en un único entorno, sustituye varias herramientas de la pila de visión de IA por una única plataforma de visión artificial, ayudando a los equipos a construir e implementar sistemas de IA visual escalables de forma más eficiente.

Fig 1. Un vistazo a la preparación de datos usando la plataforma Ultralytics (Fuente)

En este artículo, exploraremos cómo la plataforma Ultralytics sustituye múltiples herramientas por una plataforma de visión artificial unificada. ¡Empecemos!

Link to this sectionEl problema de las múltiples herramientas en el desarrollo de visión artificial#

Crear una solución de visión artificial implica varias etapas, desde preparar los conjuntos de datos hasta implementar sistemas en producción. En muchos casos, los equipos dependen de herramientas diferentes para cada parte de este flujo de trabajo, que incluyen:

• Herramientas de gestión de conjuntos de datos: Los equipos utilizan estas herramientas para almacenar y organizar imágenes y vídeos que se utilizarán posteriormente como datos de entrenamiento para sistemas de visión artificial.
• Herramientas de anotación: Estas plataformas permiten a los desarrolladores y equipos de datos etiquetar objetos, segmentos o puntos clave dentro de las imágenes para que los sistemas puedan aprender patrones a partir de los datos visuales.
• Herramientas y marcos de entrenamiento de modelos: Los desarrolladores dependen de estas herramientas para entrenar sistemas de visión artificial utilizando conjuntos de datos anotados y modelos de aprendizaje profundo, a menudo trabajando dentro de marcos de aprendizaje automático basados en Python como PyTorch y TensorFlow.
• Herramientas de pruebas e inferencia: Antes de la implementación, los equipos ejecutan modelos en nuevas imágenes o vídeos para comprobar las predicciones y evaluar el rendimiento del sistema.
• Herramientas de implementación y monitorización: Una vez que una solución de IA visual está lista para lanzarse, se utiliza infraestructura adicional para ejecutar la aplicación en producción y monitorizar su rendimiento a lo largo del tiempo.

Gestionar estas herramientas por separado puede dificultar la coordinación de los flujos de trabajo de desarrollo. Los equipos terminan pasando tiempo moviendo datos entre plataformas, manteniendo integraciones y configurando infraestructura en lugar de centrarse en mejorar las aplicaciones de visión artificial.

Link to this section¿Qué es una plataforma de IA visual integral?#

Antes de sumergirnos en las funciones clave de la plataforma Ultralytics y lo que puede hacer, entendamos a qué nos referimos con una plataforma de visión artificial integral.

En pocas palabras, Ultralytics Platform proporciona un único lugar donde los desarrolladores pueden crear y ejecutar aplicaciones de visión artificial. En lugar de depender de servicios separados para diferentes partes del proceso de desarrollo, las personas y los equipos pueden trabajar con datos visuales, entrenar modelos y algoritmos, probar resultados y ejecutar aplicaciones dentro del mismo entorno.

Fig 2. Prueba de un modelo en la plataforma Ultralytics (Fuente)

Este enfoque facilita que los desarrolladores experimenten, mejoren sus sistemas y hagan avanzar los proyectos sin cambiar constantemente entre herramientas.

Link to this sectionCómo la plataforma Ultralytics simplifica el flujo de trabajo de la IA visual#

La plataforma Ultralytics fue moldeada por años de trabajo estrecho con la comunidad de visión artificial. Nuestras conversaciones con desarrolladores y equipos que crean sistemas de IA visual seguían sacando a relucir algunos desafíos comunes.

Por ejemplo, una preocupación clave era la anotación de datos, que puede llevar mucho tiempo cuando se necesita etiquetar grandes conjuntos de datos. Otro desafío aparecía cuando los equipos intentaban poner los sistemas en producción, donde la implementación de aplicaciones en diferentes entornos y configuraciones de hardware a menudo requiere herramientas adicionales.

Muchos equipos también lidian con el cambio de herramientas, ya que las herramientas de anotación, los entornos de entrenamiento y los sistemas de implementación suelen estar repartidos en múltiples plataformas. La plataforma Ultralytics resuelve todas estas complicaciones con una gama de funciones integradas.

Link to this sectionUna visión general de las funciones clave de la plataforma Ultralytics#

Así que vamos a profundizar en algunas de las funciones clave de la plataforma Ultralytics que ayudan a agilizar estos desafíos y el flujo de trabajo general de la IA visual:

• Anotación inteligente de datos: Las herramientas de anotación integradas ayudan a los equipos a etiquetar conjuntos de datos más rápido con funciones como la anotación inteligente impulsada por el Segment Anything Model (SAM) y atajos de teclado que agilizan los flujos de trabajo de anotación.
• Entrenamiento de modelos integrado: Los desarrolladores pueden entrenar modelos preentrenados directamente dentro de la plataforma mientras realizan un seguimiento de los experimentos y supervisan el rendimiento a través de paneles interactivos.
• Pruebas de inferencia basadas en navegador: Los equipos pueden probar rápidamente las predicciones en el navegador para evaluar cómo funciona un sistema antes de implementarlo en producción.
• Opciones de implementación flexibles: Los modelos se pueden exportar a 17 formatos diferentes o implementar a través de servicios de inferencia compartidos y puntos finales dedicados en 43 regiones globales.
• Monitorización integrada: La plataforma proporciona paneles que ayudan a los equipos a realizar un seguimiento de los resultados de los experimentos, el rendimiento del sistema y el estado de la implementación en un solo lugar.

Link to this sectionDesde los datos brutos hasta la implementación con la plataforma Ultralytics#

A medida que aprendes más sobre la plataforma Ultralytics, es posible que te preguntes cómo es trabajar con ella. Para tener una mejor idea, repasemos un ejemplo sencillo.

Considera construir un sistema de inspección visual para una línea de fabricación. El objetivo es identificar automáticamente productos dañados o defectuosos a medida que avanzan por la producción.

El proceso suele comenzar con la recopilación de datos visuales. Utilizando la nueva plataforma de visión artificial de Ultralytics, puedes subir imágenes o vídeos de productos de la línea de producción y organizarlos en conjuntos de datos que se utilizarán para entrenar un modelo de detección de defectos.

Lo siguiente es la anotación de datos. Con las herramientas de anotación manual o impulsadas por IA integradas en la plataforma, puedes etiquetar defectos directamente en las imágenes a través de 5 tareas de detección. La innovación detrás de funciones como la anotación inteligente, impulsada por SAM, y las plantillas de esqueleto de pose integradas que permiten colocar puntos clave con un solo clic, agilizan un flujo de trabajo que, de otro modo, llevaría horas.

Una vez que el conjunto de datos esté listo, puedes pasar al entrenamiento del modelo. La plataforma te permite entrenar modelos de visión artificial, como modelos Ultralytics YOLO, utilizando los datos etiquetados. Durante el entrenamiento, puedes monitorizar métricas de rendimiento, realizar un seguimiento de experimentos y optimizar los modelos con el tiempo para mejorar el rendimiento del sistema desde un único panel.

Después del entrenamiento, el siguiente paso es la prueba y validación. Puedes ejecutar predicciones en nuevas imágenes directamente dentro de la plataforma para comprobar qué tan bien detecta los defectos el sistema e identificar áreas donde puedan ser necesarias mejoras adicionales.

Finalmente, cuando el sistema funciona bien, puede implementarse en producción. La plataforma Ultralytics admite la exportación de modelos a múltiples formatos o su implementación a través de servicios de inferencia y puntos finales para que puedan ejecutarse en entornos del mundo real.

Fig 3. Un ejemplo de exportación de modelos con la plataforma Ultralytics (Fuente)

Al admitir cada paso de esta canalización, la plataforma Ultralytics facilita pasar de datos visuales brutos a una aplicación de visión artificial funcional que puede detectar defectos automáticamente en una línea de producción.

Link to this sectionCasos de uso impulsados por IA visual que puedes crear con la plataforma Ultralytics#

En la mayoría de las aplicaciones donde los datos visuales pueden convertirse en información y utilizarse para automatizar procesos, la visión artificial puede marcar la diferencia. Esto es cierto en todos los sectores, desde la atención sanitaria hasta la industria automotriz, y la plataforma Ultralytics se ha construido para respaldar esta versatilidad.

La plataforma admite de forma nativa modelos de vanguardia como Ultralytics YOLO26 y una gama de tareas de visión artificial, que incluyen detección de objetos, clasificación de imágenes, segmentación de instancias, estimación de poses y detección de cajas delimitadoras orientadas (OBB). Debido a esta flexibilidad, los desarrolladores pueden crear aplicaciones para muchos escenarios diferentes donde sea necesario analizar imágenes o vídeos.

Por ejemplo, los equipos pueden crear sistemas para monitorización submarina en tiempo real en entornos marinos, recuento de células en investigación médica y biológica, seguimiento de la fauna en ecosistemas remotos, habilitación de sistemas de percepción para vehículos autónomos y guía de robots a través de entornos complejos. Y eso solo es arañar la superficie de lo que es posible con la visión artificial.

Fig 4. Anotación de una imagen para la detección de vida silvestre en la plataforma Ultralytics (Fuente)

Link to this sectionPor qué la plataforma Ultralytics es el futuro de la IA visual#

A medida que la visión artificial se utiliza más ampliamente, hacer que el desarrollo de la IA visual sea más accesible es cada vez más importante. Muchos desarrolladores y organizaciones quieren experimentar con datos visuales y construir aplicaciones de IA, pero las configuraciones de desarrollo tradicionales pueden dificultar el inicio.

La plataforma Ultralytics ayuda a reducir estas barreras proporcionando un entorno donde los desarrolladores pueden empezar a trabajar rápidamente con tecnología de visión artificial. En lugar de dedicar tiempo a configurar la infraestructura o integrar diferentes herramientas, los equipos pueden centrarse en experimentar con ideas y crear aplicaciones prácticas.

Esta accesibilidad abre la puerta a una gama más amplia de desarrolladores, investigadores y organizaciones para explorar la IA visual. Como resultado, más equipos pueden convertir los datos visuales en perspectivas significativas y crear aplicaciones que resuelvan problemas del mundo real.

A medida que la IA visual continúa expandiéndose en todas las industrias, creemos que la plataforma Ultralytics hará que el desarrollo sea más accesible y desempeñará un papel clave en la configuración del futuro de la visión artificial.

Link to this sectionEmpezando con la plataforma Ultralytics#

Empieza a construir proyectos de visión artificial con la plataforma Ultralytics hoy mismo. Puedes explorar la plataforma a través del plan gratuito, que incluye créditos de registro para entrenamiento en la nube y acceso a herramientas principales para gestionar conjuntos de datos, anotar imágenes, entrenar modelos e implementar aplicaciones.

A medida que tus proyectos crezcan, puedes escalar tu uso con planes adicionales que ofrecen más recursos informáticos, almacenamiento, funciones de colaboración y capacidad de implementación. La plataforma también utiliza un sistema de precios basado en créditos para servicios como el entrenamiento en la nube y puntos finales gestionados, lo que permite a los equipos realizar experimentos e implementar aplicaciones mientras realizan un seguimiento transparente del uso.

Link to this sectionConclusiones clave#

La tecnología de procesamiento de imágenes y visión artificial está pasando rápidamente de experimentos de investigación a sistemas del mundo real que impulsan la tecnología cotidiana. La plataforma Ultralytics ayuda a acelerar este cambio brindando a los desarrolladores una forma más sencilla de crear, probar e implementar aplicaciones de IA visual. Con menos barreras entre las ideas y la implementación, la próxima generación de soluciones de visión artificial puede construirse más rápido que nunca.

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