Ultralytics Platform: cinco herramientas, una plataforma de visión artificial

Hoy hemos lanzado Ultralytics Platform, la plataforma integral de principio a fin para visión artificial, diseñada para simplificar la creación y el despliegue de sistemas de IA visual. Aunque la visión artificial, una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas interpretar imágenes y vídeos, ya impulsa muchos de los sistemas que usamos hoy, desarrollar estas soluciones ha sido tradicionalmente complejo.

Para muchos ingenieros de IA y desarrolladores de aprendizaje automático, crear una aplicación de visión artificial todavía implica alternar entre varias herramientas durante el proceso de desarrollo. Un equipo puede gestionar los conjuntos de datos y el etiquetado en una plataforma, entrenar modelos en otra y recurrir a servicios adicionales para probar predicciones, hacer un seguimiento de experimentos y desplegar sistemas en producción.

A medida que crecen los proyectos, cambiar de herramienta 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 dedicar tiempo a gestionar flujos de trabajo, trasladar datos entre herramientas y configurar la infraestructura.

Ultralytics Platform se creó para agilizar y acelerar este proceso. Al reunir el etiquetado, el entrenamiento, la validación, el despliegue y la supervisión en un único entorno, sustituye varias herramientas de todo el ecosistema de IA visual por una sola plataforma de visión artificial, lo que ayuda a los equipos a crear y desplegar sistemas de IA visual escalables con más eficiencia.

Fig. 1. Vista de la preparación de conjuntos de datos con Ultralytics Platform (Fuente)

En este artículo veremos cómo Ultralytics Platform sustituye varias herramientas por una plataforma de visión artificial unificada. ¡Empecemos!

El problema de usar varias herramientas en el desarrollo de visión artificial#

Crear una solución de visión artificial implica varias etapas, desde preparar los conjuntos de datos hasta desplegar sistemas en producción. En muchos casos, los equipos recurren a distintas herramientas para cada parte de este flujo de trabajo, entre ellas:

• Herramientas de gestión de conjuntos de datos: Los equipos las utilizan para almacenar y organizar imágenes y vídeos que después servirán como datos de entrenamiento para sistemas de visión artificial.
• Herramientas de anotación: Estas plataformas permiten a los desarrolladores y a los equipos de datos etiquetar objetos, segmentos o puntos clave en las imágenes para que los sistemas aprendan patrones a partir de los datos visuales.
• Herramientas y marcos de trabajo para entrenar modelos: Los desarrolladores recurren a estas herramientas para entrenar sistemas de visión artificial con conjuntos de datos anotados y modelos de aprendizaje profundo, a menudo usando marcos de aprendizaje automático basados en Python, como PyTorch y TensorFlow.
• Herramientas de prueba e inferencia: Antes del despliegue, los equipos ejecutan los modelos con imágenes o vídeos nuevos para comprobar las predicciones y evaluar el rendimiento del sistema.
• Herramientas de despliegue y supervisión: Cuando una solución de IA visual está lista para publicarse, se utiliza infraestructura adicional para ejecutar la aplicación en producción y supervisar 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 acaban dedicando tiempo a trasladar datos entre plataformas, mantener integraciones y configurar la infraestructura, en lugar de centrarse en mejorar las aplicaciones de visión artificial.

¿Qué es una plataforma integral de IA visual?#

Antes de profundizar en las funciones principales de Ultralytics Platform y en todo lo que ofrece, veamos qué entendemos por plataforma integral de visión artificial.

En pocas palabras, Ultralytics Platform ofrece un espacio único donde los desarrolladores pueden crear y ejecutar aplicaciones de visión artificial. En lugar de recurrir a servicios separados para distintas partes del proceso de desarrollo, tanto particulares como equipos pueden trabajar con datos visuales, entrenar modelos y algoritmos, probar resultados y ejecutar aplicaciones en el mismo entorno.

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

Este enfoque facilita que los desarrolladores experimenten, mejoren sus sistemas y hagan avanzar sus proyectos sin tener que cambiar constantemente de herramienta.

Cómo simplifica Ultralytics Platform el flujo de trabajo de IA visual#

Ultralytics Platform es fruto de años de estrecha colaboración con la comunidad de visión artificial. En nuestras conversaciones con desarrolladores y equipos que crean sistemas de IA visual surgían una y otra vez algunos problemas comunes.

Por ejemplo, una preocupación importante era la anotación de datos, que puede llevar mucho tiempo cuando hay que etiquetar conjuntos de datos grandes. Otro reto surgía cuando los equipos intentaban poner sus sistemas en producción, ya que desplegar aplicaciones en distintos entornos y configuraciones de hardware suele requerir herramientas adicionales.

Muchos equipos también tienen que alternar entre herramientas, ya que las herramientas de anotación, los entornos de entrenamiento y los sistemas de despliegue suelen estar repartidos entre varias plataformas. Ultralytics Platform resuelve todos estos problemas con una amplia variedad de funciones integradas.

Resumen de las funciones principales de Ultralytics Platform#

Veamos algunas de las funciones principales de Ultralytics Platform, que ayudan a resolver estos problemas y a agilizar todo el flujo de trabajo de 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 basada en el Modelo Segment Anything (SAM) y los atajos de teclado, que agilizan los flujos de trabajo de anotación.
• Entrenamiento de modelos integrado: Los desarrolladores pueden entrenar modelos preentrenados directamente en la plataforma, hacer un seguimiento de los experimentos y supervisar el rendimiento mediante paneles interactivos.
• Pruebas de inferencia en el navegador: Los equipos pueden probar predicciones rápidamente en el navegador para evaluar el rendimiento de un sistema antes de desplegarlo en producción.
• Opciones de despliegue flexibles: Los modelos se pueden exportar a 17 formatos distintos o desplegar mediante servicios de inferencia compartidos y endpoints dedicados en 43 regiones de todo el mundo.
• Supervisión integrada: La plataforma ofrece paneles que ayudan a los equipos a consultar en un mismo lugar los resultados de los experimentos, el rendimiento del sistema y el estado de los despliegues.

De los datos sin procesar al despliegue con Ultralytics Platform#

Al conocer mejor Ultralytics Platform, quizá te preguntes cómo es trabajar con ella en la práctica. Para hacerte una idea, veamos un ejemplo sencillo.

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

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

A continuación, se anotan los datos. Con las herramientas integradas de anotación manual o asistida por IA de la plataforma, puedes etiquetar defectos directamente en las imágenes para 5 tareas de detección. La innovación de funciones como la anotación inteligente basada en SAM y las plantillas de esqueleto para estimar poses integradas, que permiten colocar puntos clave con un solo clic, agiliza un flujo de trabajo que, de otro modo, llevaría horas.

Cuando el conjunto de datos está listo, puedes pasar al entrenamiento del modelo. La plataforma te permite entrenar modelos de visión artificial, como los modelos Ultralytics YOLO, con los datos etiquetados. Durante el entrenamiento, puedes supervisar las métricas de rendimiento, hacer un seguimiento de los experimentos y optimizar los modelos con el tiempo para mejorar el rendimiento del sistema desde un único panel.

Tras el entrenamiento, el siguiente paso es probar y validar el modelo. Puedes hacer predicciones con imágenes nuevas directamente en la plataforma para comprobar con qué precisión detecta defectos el sistema e identificar posibles mejoras.

Por último, cuando el sistema ofrece buenos resultados, puedes desplegarlo en producción. Ultralytics Platform permite exportar modelos a varios formatos o desplegarlos mediante servicios de inferencia y endpoints para ejecutarlos en entornos reales.

Fig. 3. Ejemplo de exportación de modelos con Ultralytics Platform (Fuente)

Al dar soporte a cada etapa de este flujo, Ultralytics Platform facilita pasar de datos visuales sin procesar a una aplicación de visión artificial funcional que detecta defectos automáticamente en una línea de producción.

Casos de uso de IA visual que puedes desarrollar con Ultralytics Platform#

La visión artificial puede marcar la diferencia en la mayoría de las aplicaciones que convierten datos visuales en información y los utilizan para automatizar procesos. Esto se aplica a muchos sectores, desde la sanidad hasta la automoción, y Ultralytics Platform se ha creado para ofrecer esa versatilidad.

La plataforma es compatible de forma nativa con modelos de última generación como Ultralytics YOLO26 y con una amplia variedad de tareas de visión artificial, como la detección de objetos, la clasificación de imágenes, la segmentación de instancias, la estimación de poses y la detección con cuadros delimitadores orientados (OBB). Gracias a esta flexibilidad, los desarrolladores pueden crear aplicaciones para muchos escenarios distintos en los que sea necesario analizar imágenes o vídeos.

Por ejemplo, los equipos pueden crear sistemas para la supervisión submarina en tiempo real en entornos marinos, el recuento de células en la investigación médica y biológica, el seguimiento de la fauna en ecosistemas remotos, la habilitación de sistemas de percepción para vehículos autónomos y la navegación de robots por entornos complejos. Y eso es solo una pequeña muestra de lo que se puede hacer con la visión artificial.

Fig. 4. Anotación de una imagen para detectar fauna con Ultralytics Platform (Fuente)

Por qué Ultralytics Platform es el futuro de la IA visual#

A medida que se generaliza el uso de la visión artificial, cada vez es más importante facilitar el desarrollo de la IA visual. Muchos desarrolladores y organizaciones quieren experimentar con datos visuales y crear aplicaciones de IA, pero las configuraciones de desarrollo tradicionales pueden dificultar los primeros pasos.

Ultralytics Platform ayuda a reducir estas barreras al ofrecer 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 distintas herramientas, los equipos pueden centrarse en experimentar con ideas y crear aplicaciones prácticas.

Esta accesibilidad permite que más desarrolladores, investigadores y organizaciones exploren la IA visual. Así, más equipos pueden convertir datos visuales en información valiosa y crear aplicaciones que resuelvan problemas del mundo real.

A medida que la IA visual siga expandiéndose por distintos sectores, creemos que Ultralytics Platform facilitará el desarrollo y desempeñará un papel clave en el futuro de la visión artificial.

Cómo empezar con Ultralytics Platform#

Empieza a crear proyectos de visión artificial con Ultralytics Platform hoy mismo. Puedes explorar la plataforma con el plan gratuito, que incluye créditos de bienvenida para el entrenamiento en la nube y acceso a herramientas esenciales para gestionar conjuntos de datos, anotar imágenes, entrenar modelos y desplegar aplicaciones.

A medida que crezcan tus proyectos, puedes ampliar el uso con otros planes que ofrecen más recursos de computación, almacenamiento, funciones de colaboración y capacidad de despliegue. La plataforma también utiliza un sistema de precios basado en créditos para servicios como el entrenamiento en la nube y los endpoints gestionados. Así, los equipos pueden realizar experimentos y desplegar aplicaciones mientras hacen un seguimiento transparente del uso.

Conclusiones clave#

El procesamiento de imágenes y la tecnología de visión artificial están pasando rápidamente de los experimentos de investigación a sistemas reales que impulsan la tecnología cotidiana. Ultralytics Platform acelera esta transición al ofrecer a los desarrolladores una forma más sencilla de crear, probar y desplegar aplicaciones de IA visual. Al reducir las barreras entre las ideas y el despliegue, la próxima generación de soluciones de visión artificial podrá desarrollarse más rápido que nunca.

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