Ultralyticsの2024年のハイライト：ビジョンAIの革新を推進

2024年は人工知能 (AI)にとってエキサイティングな1年であり、Vision AIは私たちがテクノロジーと関わる方法を大きく変革しました。Vision AI、すなわちコンピュータビジョン (CV)は、人間と同じように機械が画像や動画を理解・解釈できるようにするためのAI分野です。これは、医師による早期疾患検出の支援から、製造業のスマート化と効率化まで、幅広いアプリケーションで使用できます。

Ultralyticsでは2024年、Vision AIをより身近で正確、かつ用途の広いものにすることに注力してきました。新しいUltralytics YOLO11モデルのリリースとUltralytics Pythonパッケージのアップデートにより、私たちのチームは速度と精度の新たな基準を打ち立てています。実際、Ultralyticsのパッケージを使用して毎日5億枚の画像が解析されています。

最先端技術の開発にとどまらず、UltralyticsはAIコミュニティとの交流や、コンピュータビジョンが実世界の課題解決にどのように活用されているかの把握にも注力してきました。コラボレーション、イベント、そして拡大するコミュニティを通じて、Ultralyticsは1年を通してエキサイティングな可能性への扉を開き続けてきました。

それでは、Ultralyticsの2024年のハイライトを振り返ってみましょう！

Link to this sectionYOLO11による新境地の開拓：2024年の主なマイルストーン#

2024年は、コンピュータビジョンモデルUltralytics YOLOv8の1周年記念から始まりました。その成功を基盤として、YOLOv8.1リリースでは、高速化、高精度化、そして新しいハードウェアやデータセットへの対応を実現するアップデートが導入されました。これらの改善により、リアルタイムでの物体検出からより精密な分類まで、開発者が実世界のアプリケーションでモデルを利用しやすくなりました。

このリリースの際立った特徴の一つは、傾きのある物体検出 (OBB)へのサポート追加です。これにより、モデルはさまざまな角度にある物体を識別できるようになり、航空画像、テキスト認識、衛星画像解析といったタスクにおいて革新的な進歩をもたらしました。

図1. 傾きのある物体検出 (OBB) にUltralytics YOLO11を使用。

その年の後半、YOLO11のリリースによって基準はさらに引き上げられました。この新しいモデルはより効率的で高精度であり、YOLOv8で知られていたすべてのコンピュータビジョンタスクをサポートしていました。YOLO11の立ち上げに伴い、企業向けに卓越したパフォーマンスを提供する独自データセットで学習されたYOLO11 Enterpriseモデルも提供されました。

これらのイノベーションと並行して、Ultralyticsは年間を通じてPythonパッケージに新しいアップデートをリリースし、開発者がUltralytics YOLOモデルを自身のワークフローに組み込みやすくしました。

2024年の主要なリリースの一部を簡単にご紹介します：

• よりシンプルなドキュメント: 開発者がツールを迅速に理解し使用できるようにするためのガイドとリソースの強化。
• よりスマートなエクスポートオプション: OpenVINOなどの技術サポートを追加し、AIモデルがさまざまなデバイス上で高速に動作するように改善。
• AIパフォーマンスの向上: データ処理に関する課題を修正し、小規模なタスクに対するパッケージの動作を改善することで、信頼性と効率を向上。

Link to this sectionUltralyticsにとっての2024年の大きな成果#

2月、UltralyticsはMicrosoft for Startups Founders Hubを通じて、15万ドル分のMicrosoft Azureクラウドクレジットを授与されました。この寛大な支援は、特にYOLOv8とYOLO11に関する継続的な研究開発活動の原動力となっています。このクレジットにより、チームは作業をスケールアップし、物体検出向けにモデルを最適化し、Vision AIにおける新たなイノベーションを模索することが可能になりました。

Ultralyticsは、Intel Ignite Europeプログラム期間中に2つの特別な賞を受賞しました。チームは、Intelがメンターシップ、ワークショップ、ネットワーキングの機会を通じて有望なスタートアップを支援する非常に厳選された取り組みである、Intel Ignite Europe Batch #7プログラムを無事修了したことで評価を受けました。また、Ultralyticsは「最も注目を集めたスタートアップ (Startup with the Most Buzz)」にも選ばれ、チームの革新的な成果とプログラム全体を通じての大きなインパクトが称えられました。

図2. 「最も注目を集めたスタートアップ」を受賞したUltralytics。

Link to this section2024年のUltralyticsのグローバルなプレゼンス#

1年間を通じて、Ultralyticsは主要な国際イベントでビジョンAIのイノベーションを紹介し、業界のリーダーたちとつながり、コミュニティの拡大に貢献する機会を得ました。Barcelona Mobile World Congress (4YFN)（2月26日〜29日）では、創業者兼CEOのGlenn Jocherとグロース担当ディレクターのPaula Derrengerが、YOLOv8およびUltralytics HUBアプリを発表しました。これは、Ultralytics YOLOモデルを構築・学習させるために設計されたノーコードプラットフォームです。

図3. 4YFNのステージに立つUltralytics創設者兼CEO、Glenn Jocher。

翌月のNVIDIA GTC 2024（3月18日〜21日）では、Ultralyticsチームは世界中のAIプロフェッショナルと交流し、YOLOv8の影響力について好意的なフィードバックを受けました。

その後ベルリンでは、UltralyticsはWeAreDevelopers World Congress 2024（7月17日〜19日）に参加し、2万人以上の開発者、スタートアップ、業界リーダーとつながりました。イベントはIntel AI Summitで幕を開け、機械学習エンジニアのFrancesco MattioliがiPhone 15でのライブデモを行い、YOLOv8のリアルタイムパフォーマンスとIntelハードウェアとのシームレスな統合を実演しました。

メインカンファレンスでは、Ultralyticsはブースでインタラクティブなデモを実施し、YOLOv8の汎用性を強調するとともに、欠陥検出や学術研究などのアプリケーションでモデルを使用する開発者たちと対話を行いました。

図4. WeAreDevelopers World Congress 2024での私たちの機械学習エンジニア、Francesco Mattioli。

年末に向けて開催されたMaker Faire Shenzhen 2024（11月16日〜17日）には、組み込みコンピュータビジョンエンジニアのLakshantha Dissanayakeとシニア機械学習エンジニアのJing QiuがUltralyticsの代表として参加しました。彼らはYOLO11のライブデモを披露し、サステナビリティの推進におけるVision AIの役割を強調する基調講演を行いました。

図5. チームはYOLO11を使用したリアルタイムデモを披露しました。

Link to this sectionYOLO Vision 2024でVision AIの未来を探る#

Ultralyticsは今年、多くのイベントに参加しましたが、独自の年次ハイブリッドイベントであるYOLO Vision 2024 (YV24)も主催しました。9月27日にマドリードのGoogle for Startups Campusで開催され、世界中にストリーミング配信されたYV24には、Vision AIの進歩を祝うために専門家、開発者、愛好家が集まりました。

大きなハイライトは、30の新しいモデルを特徴とするYOLO11の発表でした。これらのモデルはより高速で効率的、かつ正確であり、YOLO11mはYOLOv8mと比較してパラメータを22%削減しながら、COCOデータセットでより優れた結果を達成しました。

このイベントでは、生成AI、AIリーダーシップにおける女性、コミュニティ構築戦略などのトピックに関する魅力的なパネルディスカッションも行われました。Ultralytics、主要大学、革新的なスタートアップの登壇者が、イノベーションとインクルーシビティを促進するための洞察を共有しました。

図6. YOLO Vision 2024は、Ultralyticsチームにとって親睦を深める絶好の機会となりました。

ドローン監視によるサメの検出や牛の行動監視など、YOLOモデルの実世界のアプリケーションが発表され、業界を超えたその汎用性が実証されました。Intel、NVIDIA、Sonyなどの企業とのコラボレーションにより、最適化されたエッジAIパフォーマンスのための最先端ハードウェアと、Ultralytics YOLOのシームレスな統合がさらに際立ちました。

Link to this sectionVision AIコミュニティとの交流#

Ultralyticsは2024年、洞察の共有、コラボレーションの促進、そしてテクノロジーの実世界への影響を披露することを通じて、Vision AIコミュニティと積極的に関わりました。主なハイライトは以下の通りです：

• IE University: Glenn Jocherが講演を行い、Ultralyticsの歩みとYOLOv5およびYOLOv8による進歩を共有しました。セッションは活発なQ&Aで締めくくられ、業界全体におけるVision AIアプリケーションへの実践的な洞察を提供しました。
• South Summitスタートアップコンペティション: Ultralyticsはこのマドリードで開催されたコンペティションのファイナリストとなり、Glenn Jocherが「Next Big Thing」ステージで、ヘルスケア、農業、小売などの業界におけるYOLOv8の革新的な影響力を発表しました。チームはまた、ブースでライブデモを主催し、学生、研究者、業界の専門家と活発な議論を交わしました。
• Chaihuo Makerspace: 深セン初のMakerspaceにて、UltralyticsチームはYOLO物体検出に関する講演を行い、DIY愛好家や起業家など多様な聴衆に対して最新の進歩を共有しました。
• SatCen: Glenn JocherはYOLO11のアップデートについて発表し、偽陰性の削減、処理速度の向上、そしてGIS（地理情報システム）における応用（空間データの解析、マッピング、環境モニタリングや都市計画のための衛星画像解析など）における進歩を強調しました。

図7. South Summit Madrid 2024でのUltralyticsチーム。

Link to this section2024年を振り返って#

2024年がUltralyticsにとってどれほど大きな影響力を持ったかを理解するには、数字を見るのが一番です。今年、Ultralyticsのツールはpip経由で6,400万回ダウンロードされ、世界中の開発者間でUltralytics YOLOモデルの採用が拡大していることが示されました。GitHubでは、Ultralyticsの全リポジトリでスター数が9万6,500を超え、オープンソースコミュニティにおける影響力とリーダーシップが際立っています。

利用統計も同様に印象的です。Ultralytics製品への月間訪問数は500万回に達し、Ultralyticsパッケージを使用して毎日300万のモデルが学習されています。

Ultralytics’ YOLO models offer various modes, like the “predict” mode, which is used to analyze images or videos and generate predictions about objects, and the “track” mode, which follows objects across frames in a video for continuous monitoring. In 2024 alone, the tracking mode was called 110 million times daily, while the prediction mode was used 650 million times per day, showcasing the integral role YOLO models play in real-world applications.

Link to this section飛躍の1年を締めくくる#

2024年はUltralyticsにとって注目すべき1年であり、Vision AIにおける重要な進歩とマイルストーンが刻まれました。YOLO11のリリースはパフォーマンスと汎用性の新たな基準を確立し、Ultralytics Explorerのようなツールは開発者や研究者がプロジェクトを向上させることを可能にしました。

グローバルなイベント、パートナーシップ、コミュニティの取り組みを通じて、Ultralyticsはコンピュータビジョンの分野で有意義な影響を与え続けてきました。今年の成果は、単なる技術革新だけでなく、協力して進歩を推進するグローバルコミュニティの強さを示しています。

2025年を迎えるにあたり、Ultralyticsチームはこれまで以上に限界を押し広げ、世界中の開発者や企業を支援するツールを創造することに意欲を燃やしています。

詳細については、私たちのGitHubリポジトリにアクセスし、コミュニティにご参加ください。AI in self-driving carsやcomputer vision in agricultureのアプリケーションについては、ソリューションページをご覧ください。🚀