Ultralytics è al 5° posto nel rapporto Octoverse 2024 di GitHub

Siamo entusiasti di condividere un importante traguardo per Ultralytics e la nostra comunità Vision AI. Nel rapporto Octoverse 2024 di GitHub, il nostro repository open-source è stato classificato al 5° posto a livello globale tra tutti i progetti open-source e pubblici che hanno attirato il maggior numero di collaboratori per la prima volta.

Questo riconoscimento ci colloca accanto a progetti di grande impatto come VS Code di Microsoft, Flutter e LangChain, e davanti ad alcune delle organizzazioni più grandi e influenti del settore tecnologico. È più di un distintivo d'onore, è un potente riflesso della fiducia della comunità globale degli sviluppatori nei nostri strumenti, nella nostra missione e nella nostra visione. 

‍

Ultralytics ha sempre creduto nella costruzione di un'intelligenza artificiale di livello mondiale che fosse aperta, accessibile e guidata dalle esigenze del mondo reale. Dai modelli Ultralytics YOLO ai nostri flussi di lavoro per l'addestramento, alla documentazione e agli strumenti di distribuzione, ogni parte di Ultralytics è plasmata da una comunità di collaboratori che comprende studenti, ricercatori, startup e sviluppatori di tutto il mondo. Questa pietra miliare convalida il nostro approccio community-first all'intelligenza artificiale e alla computer vision e ci ispira a continuare ad alzare il livello.

In questo articolo analizzeremo più da vicino i motivi per cui questo traguardo è importante, non solo per Ultralytics e la nostra comunità, ma anche per il futuro dell'intelligenza artificiale e della computer vision open-source.

Come i primi contributori di Ultralytics riflettono una storia più grande

L'ingresso di Ultralytics tra le migliori destinazioni open-source di GitHub per chi contribuisce per la prima volta non è solo un risultato entusiasmante: è un riflesso diretto della nostra missione. Siamo impegnati a rendere l'intelligenza artificiale non solo all'avanguardia, ma anche aperta, comprensibile e accessibile agli sviluppatori di tutto il mondo.

Secondo il rapporto Octoverse 2024 di GitHub, l'anno scorso oltre 1,4 milioni di sviluppatori hanno dato il loro primo contributo open source. Questa impennata non è solo una tendenza, ma un segnale potente.

‍

I primi contributi sono tra gli indicatori più chiari della fiducia, dell'usabilità e del reale impatto sulla comunità. Quando gli sviluppatori scelgono Ultralytics come luogo in cui fare il primo passo, significa che vedono il nostro ecosistema come un luogo in cui possono capire, contribuire e crescere.

Essere classificati tra i primi cinque progetti a livello globale rafforza il fatto che, oltre a costruire strumenti all'avanguardia, stiamo contribuendo a plasmare il futuro dell'IA accogliendo e potenziando la prossima generazione di sviluppatori e ricercatori. 

Ci ricorda che l'innovazione aperta non scala perché è veloce o appariscente, ma perché è condivisa. In poche parole, il carburante del nostro slancio è una comunità globale in crescita che costruisce insieme.

Uno sguardo più da vicino all'aumento dell'IA

Facciamo quindi un passo indietro per vedere come le tendenze più ampie dell'IA e dell'open source stiano modellando l'attività degli sviluppatori e come Ultralytics si inserisca in questo quadro.

Il boom dell'intelligenza artificiale ha iniziato a farsi strada lentamente alla fine degli anni 2010, ma negli ultimi anni è stato più forte che mai e sta trasformando il modo in cui gli sviluppatori costruiscono. Solo nel 2024, GitHub ha registrato una crescita del 98% su base annua dei progetti di IA generativa e quasi 1 miliardo di contributi ai repository pubblici e open-source. Questi numeri dimostrano un cambiamento sostanziale nel modo in cui le comunità globali sperimentano, distribuiscono e scalano il software.

Il cuore di questo movimento è Python. Nel 2024 è diventato ufficialmente il linguaggio di programmazione più utilizzato su GitHub, superando JavaScript (un linguaggio tradizionalmente usato per costruire siti web e applicazioni web) per la prima volta in oltre un decennio. Questo cambiamento è dovuto alla crescente influenza di campi come l'apprendimento automatico, la scienza dei dati e l'intelligenza artificiale, dove Python è il linguaggio predefinito per molti sviluppatori e ricercatori. 

‍

Ad esempio, Jupyter Notebooks, uno strumento comunemente utilizzato per scrivere ed eseguire codice Python insieme a visualizzazioni e spiegazioni di dati, ha registrato un aumento del 92% nell'utilizzo. Questa crescita è il risultato diretto del fatto che la sperimentazione pratica, l'analisi dei dati e lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale sono diventati una parte fondamentale dei moderni flussi di lavoro del software, non solo nella ricerca ma anche nella produzione.

Dove Ultralytics incontra l'ondata globale di AI

Per Ultralytics, questa tendenza si allinea strettamente al modo in cui la nostra comunità costruisce. I modelli YOLO open-source di Ultralytics si trovano all'intersezione tra l'accessibilità dell'intelligenza artificiale e l'utilità nel mondo reale. Dai dispositivi edge nelle città intelligenti ai sistemi di visione nella robotica e nella produzione, gli sviluppatori di tutto il mondo scelgono i nostri strumenti non solo per le prestazioni, ma anche perché sono facili da capire, adattabili a diverse esigenze e costruiti con un'attenzione particolare all'affidabilità.

Mentre l'ecosistema globale degli sviluppatori continua a espandersi, vediamo spuntare ogni giorno nuovi collaboratori, casi d'uso e innovazioni. Che si tratti di studenti che sperimentano su Jupyter Notebook, di team che integrano YOLO nei sistemi di produzione o di collaboratori alle prime armi che esplorano l'intelligenza artificiale open source, è uno sforzo collettivo che sta reimmaginando il modo in cui vengono costruiti e utilizzati gli strumenti di visione artificiale. 

L'impatto della comunità GitHub di Ultralytics

Ora che abbiamo esplorato la recente crescita dei progetti di intelligenza artificiale, prendiamoci un momento per discutere i notevoli contributi della comunità GitHub di Ultralytics.

Fin dal primo giorno, Ultralytics è stato costruito in modo aperto, grazie al prezioso feedback, ai contributi e alla collaborazione degli sviluppatori di tutto il mondo. Ciò che è iniziato come una visione del nostro fondatore e CEO, Glenn Jocher, si è evoluto in una vibrante comunità globale.

Vorremmo ringraziare di cuore tutti coloro che hanno partecipato a questo viaggio, sia contribuendo con il codice, sia offrendo feedback, testando le funzionalità o lasciando una stella su Github. Ultralytics non sarebbe ciò che è oggi senza di voi. 

Come dice Glenn Jocher, "l'IA open-source è stata la base di Ultralytics fin dall'inizio. Ogni contributo ci aiuta a spingere i limiti dell'IA e, insieme, stiamo costruendo qualcosa che può davvero cambiare il mondo".

Ecco un rapido sguardo all'impatto della comunità GitHub di Ultralytics:

• Stelle GitHub di Ultralytics: 100K stelle
  ‍
• 85 milioni di download di Pip
  ‍
• 3M Modelli addestrati al giorno utilizzando il pacchetto Ultralytics pip.

In definitiva, ogni contributo nella comunità dell'IA open-source stimola la crescita e rafforza la collaborazione globale. Questo è fondamentale per Ultralytics e fa parte di un movimento più ampio che sostiene l'IA open-source in tutto il mondo.

È interessante notare che il sondaggio Open Source 2024 di GitHub rivela che lo spazio open-source sta diventando sempre più diversificato, con il 30% degli intervistati che ora si identificano come minoranze - un aumento del 43% rispetto al sondaggio precedente. Con la continua espansione della comunità globale degli sviluppatori, si prevede che questa diversità cresca ulteriormente, soprattutto in regioni in rapido sviluppo come l'India, che è sulla buona strada per diventare la più grande comunità di sviluppatori entro il 2028, così come il Brasile e la Nigeria.

‍

Dall'open source ai casi d'uso reali con Ultralytics YOLO

A volte i numeri possono essere difficili da visualizzare in termini di impatto reale. Tuttavia, se si guarda a come i modelli YOLO di Ultralytics vengono applicati in vari settori, l'impatto dell'IA open-source è evidente.

I modelli YOLO di Ultralytics stanno ridefinendo campi come la conservazione della fauna selvatica, i sistemi di sicurezza e le città intelligenti. Per esempio, nel campo della conservazione della fauna selvatica, i droni alimentati da YOLO possono essere utilizzati per seguire le specie in via di estinzione e monitorare i loro ambienti, fornendo ai ricercatori informazioni in tempo reale per aiutare a proteggere questi animali. 

Allo stesso modo, nei sistemi di sicurezza, YOLO può contribuire al rilevamento delle minacce, consentendo risposte più rapide e una migliore protezione in situazioni ad alto rischio. Nelle città intelligenti, invece, i modelli YOLO possono essere utilizzati per gestire il traffico, monitorare gli spazi pubblici e migliorare la sicurezza generale fornendo dati aggiornati da input visivi.

I recenti progressi nella computer vision, come i miglioramenti apportati da Ultralytics YOLOv8 a Ultralytics YOLO11, dimostrano quanto sia avanzata la tecnologia. YOLO11, in particolare, offre un'elaborazione più rapida e una maggiore precisione, rendendola ancora più efficace per compiti come il rilevamento di oggetti in tempo reale. 

Può essere utilizzato nei veicoli autonomi per il rilevamento degli ostacoli e, nel settore sanitario, può analizzare le immagini mediche per accelerare le diagnosi. Queste applicazioni reali dimostrano che i modelli di intelligenza artificiale open source come YOLO possono risolvere problemi reali e migliorare il mondo in modo significativo.

‍

Punti di forza

Il posizionamento di Ultralytics al quinto posto nel rapporto Octoverse 2024 di GitHub per aver attirato il maggior numero di contributori per la prima volta è un traguardo importante, che riflette il crescente interesse per l'IA open-source. Questo riconoscimento, insieme alle applicazioni reali dei nostri modelli in campi che vanno dalla conservazione della fauna selvatica ai sistemi di sicurezza e alle città intelligenti, dimostra come la computer vision stia venendo ampiamente adottata.

I progetti open-source, come quelli di Ultralytics, sono guidati dalla collaborazione e dalla partecipazione globale. Siamo orgogliosi di far parte di questo movimento e continuiamo a impegnarci per ampliare l'accessibilità di Vision AI, dando la possibilità agli sviluppatori di tutto il mondo.

Se non avete mai contribuito a un progetto open-source, questo è il momento giusto. Unitevi alla nostra comunità globale. Sia che siate agli inizi o che stiate distribuendo su scala, qui c'è un posto per voi. 

Esplorate il nostro repository GitHub per partecipare, controllate le nostre opzioni di licenza per sfruttare le soluzioni di computer vision e scoprite come i modelli YOLO stiano avendo un impatto reale in settori come l'IA in agricoltura e l'IA di visione nella sanità.