Impulsamos soluciones de IA reales en distintos sectores

Ultralytics Platform ha supuesto un antes y un después para nosotros. Facilita enormemente que nuestros científicos de datos creen conjuntos de datos, entrenen rápidamente modelos nuevos con recursos de computación en la nube, comparen experimentos con distintos ajustes de modelo y, en definitiva, identifiquen el mejor modelo para cada problema. Se ha convertido en nuestro primer recurso para experimentar con detección de objetos, segmentación de instancias y segmentación semántica.

Ultralytics YOLO es un componente clave del flujo de trabajo de visión artificial de SK Godelius, junto con la percepción multimodal, ya que nos ofrece la precisión necesaria para identificar exactamente qué piezas fallan, proteger a los trabajadores y mantener la coherencia de nuestras inspecciones.

Los modelos Ultralytics YOLO nos ayudaron a aumentar un 25,2 % la velocidad de implementación de nuestro servicio de IA. Son fáciles de implementar y ofrecen un rendimiento excelente en el mundo real, con más velocidad, precisión y escalabilidad sin comprometer el rendimiento operativo.

Estamos muy satisfechos con la infraestructura de entrenamiento de Ultralytics y, en especial, con lo fácil que es empezar a usarla. El proceso fue sencillo, sobre todo al crear nuestro conjunto de datos y ejecutar la función «train».

De todos los modelos que evaluamos, YOLO fue, con diferencia, el más rápido para nuestros casos de uso.

Queríamos mejorar la precisión con la que nuestro modelo podía clasificar clases de materiales heterogéneos y, al mismo tiempo, reducir el trabajo manual que necesitaba nuestro equipo. Cambiar a Ultralytics YOLO fue clave para lograr estas mejoras de rendimiento.

Con Ultralytics YOLOv8 nano, podemos volver a entrenar en el borde y lanzar un modelo nuevo en horas en lugar de semanas, transfiriendo solo una fracción de los datos. Esa combinación de precisión y tamaño reducido es justo lo que necesitan nuestros entornos.

Los modelos Ultralytics YOLO son fáciles de usar, precisos y flexibles. Nos ayudaron a reducir el tiempo de las patrullas alrededor de un 30 % de media.

Todo se volvió mucho más sencillo cuando dimos el paso de cambiar a Ultralytics. Puedes entrenar, predecir y exportar cualquier cosa con una sola línea de código.

La posibilidad de entrenar e implementar modelos Ultralytics YOLO mediante el paquete Python de Ultralytics es muy sólida. Combinada con una inferencia rápida, nos permite procesar imágenes con rapidez y ofrecer información en tiempo real en las obras.

Con Ultralytics, hemos conseguido mejorar la velocidad y aumentar la precisión en comparación con otros modelos. La compatibilidad con distintos marcos de trabajo —CUDA, TensorRT, ONNX y OpenVINO— nos ha resultado muy útil para ajustar los pesos durante la I+D y optimizarlos después para el hardware que tengamos.

Solo estamos empezando. Ultralytics YOLO nos proporciona los cimientos para desarrollar soluciones no solo más seguras, sino también más inteligentes, con información en tiempo real que puede salvar vidas y transformar la gestión de la seguridad industrial.

Fabricamos robots con visión artificial para recoger y colocar ingredientes en líneas de producción de alimentos. La manipulación robótica exige una precisión inferior al centímetro, y los modelos Ultralytics YOLO ofrecen ese nivel de precisión.

El rendimiento de los modelos Ultralytics YOLO en nuestros microcontroladores STM32 abre nuevos horizontes para la visión artificial en el borde. Gracias a una integración optimizada y a la compatibilidad con múltiples variantes de modelos, los desarrolladores tienen todo lo que necesitan para crear soluciones de visión integradas, escalables y con gran capacidad de respuesta.

Ha sido un auténtico placer usar YOLO de Ultralytics. La biblioteca Python funciona de forma extraordinariamente fluida y coherente tanto para el entrenamiento como para la inferencia… En la práctica, la integración en nuestro flujo de trabajo fue sorprendentemente sencilla, algo poco habitual.

El paquete Python de Ultralytics nos permite entrenar modelos de forma muy sencilla y rápida. Además, su estandarización entre distintos modelos y nuevas versiones de YOLO garantiza una gran estabilidad a lo largo de los años.

Integrar Ultralytics YOLO en nuestra plataforma de IA de Instabase fue un proceso fácil y sin complicaciones. Nos ayudó a acelerar el calendario de lanzamientos y a ofrecer capacidades de reconocimiento visual de objetos a nuestros clientes.

Transforman los datos visuales en información útil con una precisión y eficiencia excepcionales. Al combinar Ultralytics YOLOv8 con el sensor IMX500 de SSS (Sony Semiconductor Solutions Corporation), esta colaboración ofrece potentes capacidades de IA en el propio dispositivo que mejoran la toma de decisiones en tiempo real de las empresas que dependen del procesamiento de datos visuales de alto rendimiento.

Los modelos Ultralytics YOLO encajan a la perfección con nuestras unidades de procesamiento de IA (AIPU) Metis. Son fáciles de integrar, funcionan de manera eficiente y ayudan a nuestros clientes a poner en marcha rápidamente aplicaciones de IA visual de gran impacto en el borde.

En ALYCE, aprovechar Ultralytics ha supuesto un antes y un después para entrenar nuestros modelos: nos permite mejorar la precisión de los datos, ofrecer una calidad sin igual a nuestros clientes y ayudarles con sus proyectos de movilidad sostenible.

Los modelos Ultralytics YOLO nos han dado muy buenos resultados en una gran variedad de entornos submarinos, desde instalaciones de turbinas mareomotrices hasta puertos y arrecifes de coral. Su precisión y fiabilidad hacen que sean una herramienta esencial en nuestro trabajo de vigilancia medioambiental para proyectos de energía marina e investigación.

Ultralytics es una solución muy potente y fácil de usar, tanto para desarrollar prototipos como para crear soluciones definitivas.

Normalmente, entrenar un modelo de aprendizaje automático lleva muchísimo tiempo, y a menudo hay que esperar dos o tres días para obtener la inferencia y decidir si la precisión es suficiente. Pero con Ultralytics YOLO podemos entrenar el modelo en un solo día, tomar decisiones rápidamente y aprender enseguida de los resultados. Una vez entrenado, también podemos mejorar el conjunto de datos para optimizar aún más el rendimiento.

Los modelos YOLO de Ultralytics están revolucionando el sector de la IA. Los desarrolladores prefieren YOLOv5 y YOLOv8 por su facilidad de uso, su rendimiento de vanguardia y su precisión. Combinados con OpenVINO, estos modelos ofrecen la posibilidad de obtener el mejor rendimiento desde el primer momento en las CPU modernas.