7 de abril de 2025
Junte-se a nós enquanto analisamos um marco para a IA de código aberto - Ultralytics ocupa a 5ª posição no Octoverse 2024 do GitHub com seus modelos YOLO e comunidade de desenvolvimento global.
É com grande entusiasmo que partilhamos um marco importante para a Ultralytics e para a nossa comunidade Vision AI. No relatório Octoverse 2024 do GitHub, nosso repositório de código aberto foi classificado em 5º lugar globalmente entre todos os projetos públicos e de código aberto, atraindo o maior número de colaboradores iniciantes.
Este reconhecimento coloca-nos ao lado de projectos impactantes como o VS Code da Microsoft, o Flutter e o LangChain - e à frente de algumas das maiores e mais influentes organizações de tecnologia. É mais do que um distintivo de honra, é um reflexo poderoso da confiança da comunidade global de programadores nas nossas ferramentas, missão e visão.
Ultralytics sempre acreditou na construção de IA de classe mundial que é aberta, acessível e orientada por necessidades do mundo real. Desde os modelosUltralytics YOLO até aos nossos fluxos de trabalho de formação, documentação e ferramentas de implementação, cada parte do Ultralytics é moldada por uma comunidade de colaboradores que abrange estudantes, investigadores, startups e programadores de todo o mundo. Este marco valida a nossa abordagem à IA e à visão por computador que coloca a comunidade em primeiro lugar e inspira-nos a continuar a elevar a fasquia.
Neste artigo, analisaremos mais de perto a importância deste marco, não só para a Ultralytics e a nossa comunidade, mas também para o futuro da IA de código aberto e da visão computacional.
O facto de o Ultralyticster emergido como um dos principais destinos de código aberto do GitHub para contribuidores principiantes é mais do que apenas um feito emocionante - é um reflexo direto da nossa missão. Estamos empenhados em tornar a IA não só de última geração, mas também aberta, compreensível e acessível a programadores de todo o mundo.
De acordo com o relatório Octoverse 2024 do GitHub, mais de 1,4 milhão de desenvolvedores fizeram sua primeira contribuição de código aberto no ano passado. Esse aumento não é apenas uma tendência, é um sinal poderoso.
As primeiras contribuições são alguns dos indicadores mais claros de confiança, usabilidade e impacto real na comunidade. Quando os programadores escolhem Ultralytics como o local para dar o primeiro passo, isso significa que vêem o nosso ecossistema como um local que podem compreender, para o qual podem contribuir e com o qual podem crescer.
Ser classificado entre os cinco principais projetos globalmente reforça que, além de construir ferramentas de ponta, estamos ajudando a moldar o futuro da IA, acolhendo e capacitando a próxima geração de desenvolvedores e pesquisadores.
É um lembrete de que a inovação aberta não escala porque é rápida ou chamativa - ela escala porque é compartilhada. Simplificando, o combustível para o nosso ímpeto é uma comunidade global crescente que está construindo em conjunto.
Em seguida, vamos dar um passo atrás e ver como as tendências mais amplas em IA e código aberto estão moldando a atividade do desenvolvedor e como Ultralytics se encaixa nesse quadro.
O boom da IA começou a ganhar força lentamente no final dos anos 2010, mas, nos últimos anos, tem sido mais forte do que nunca - e está transformando a forma como os desenvolvedores constroem. Somente em 2024, o GitHub registrou um crescimento ano a ano de 98% em projetos de IA generativa e quase 1 bilhão de contribuições para repositórios públicos e de código aberto. Esses números mostram uma mudança substancial em como as comunidades globais estão experimentando, enviando e escalando software.
No centro deste movimento está o Python. Em 2024, tornou-se oficialmente a linguagem de programação mais utilizada no GitHub, ultrapassando o JavaScript (uma linguagem tradicionalmente utilizada para construir websites e aplicações web) pela primeira vez em mais de uma década. Esta mudança deve-se à crescente influência de campos como a aprendizagem automática, a ciência de dados e a IA, onde Python é a linguagem padrão para muitos programadores e investigadores.
Por exemplo, o Jupyter Notebooks, uma ferramenta normalmente utilizada para escrever e executar código Python juntamente com visualizações e explicações de dados, registou um aumento de 92% na utilização. Este crescimento é um resultado direto da experimentação prática, da análise de dados e do desenvolvimento de modelos de IA que se estão a tornar uma parte essencial dos fluxos de trabalho de software modernos, não só na investigação, mas também em ambientes de produção.
Para a Ultralytics, essa tendência se alinha intimamente com a forma como nossa comunidade constrói. Os modelosYOLO de código aberto Ultralytics estão na intersecção entre a acessibilidade da IA e a utilidade no mundo real. Desde dispositivos de ponta em cidades inteligentes a sistemas de visão em robótica e fabrico, os programadores de todo o mundo estão a escolher as nossas ferramentas não só pelo desempenho, mas também porque são fáceis de compreender, adaptáveis a diferentes necessidades e construídas com foco na fiabilidade.
À medida que o ecossistema global de programadores continua a expandir-se, vemos surgir todos os dias novos colaboradores, casos de utilização e inovações. Quer se trate de estudantes a fazer experiências em Jupyter Notebooks, de equipas que integram YOLO em sistemas de produção ou de colaboradores principiantes a explorar a IA de código aberto, é um esforço coletivo que está a reimaginar a forma como as ferramentas de visão computacional são construídas e utilizadas.
Agora que já explorámos o recente crescimento dos projectos de IA, vamos dedicar um momento a discutir as notáveis contribuições da comunidade Ultralytics GitHub.
Desde o primeiro dia, Ultralytics foi construído de forma aberta, moldado pelo inestimável feedback, contribuições e colaboração de programadores de todo o mundo. O que começou como uma visão do nosso fundador e CEO, Glenn Jocher, evoluiu para uma comunidade vibrante e global.
Gostaríamos de agradecer de coração a todos que fizeram parte desta jornada - seja contribuindo com código, oferecendo feedback, testando recursos ou deixando uma estrela no Github. Ultralytics não seria o que é hoje sem vocês.
Como diz Glenn Jocher, "A IA de código aberto tem sido a base da Ultralytics desde o início. Cada contribuição ajuda-nos a ultrapassar os limites da IA e, juntos, estamos a construir algo que pode realmente mudar o mundo."
Aqui está uma visão rápida do impacto da Comunidade GitHub Ultralytics :
Em última análise, cada contribuição na comunidade de IA de código aberto impulsiona o crescimento e fortalece a colaboração global. Isto é crucial para a Ultralytics e faz parte de um movimento mais alargado que apoia a IA de código aberto em todo o mundo.
Curiosamente, o Inquérito de Código Aberto 2024 do GitHub revela que o espaço de código aberto está a tornar-se cada vez mais diversificado, com 30% dos inquiridos a identificarem-se como minorias - um aumento de 43% em relação ao inquérito anterior. À medida que a comunidade global de programadores continua a expandir-se, espera-se que esta diversidade aumente ainda mais, especialmente em regiões em rápido desenvolvimento como a Índia, que está a track de se tornar a maior comunidade de programadores até 2028, bem como o Brasil e a Nigéria.
Às vezes, os números podem ser difíceis de visualizar em termos de seu impacto no mundo real. No entanto, quando se analisa a forma como os modelosYOLO Ultralytics estão a ser aplicados em várias indústrias, o impacto da IA de código aberto é claro.
Os modelosYOLO Ultralytics estão a redefinir áreas como a conservação da vida selvagem, sistemas de segurança e cidades inteligentes. Por exemplo, na conservação da vida selvagem, os drones alimentados por YOLO podem ser utilizados para track espécies ameaçadas e monitorizar os seus ambientes, dando aos investigadores informações em tempo real para ajudar a proteger estes animais.
Do mesmo modo, nos sistemas de segurança, YOLO pode ajudar na deteção de ameaças, permitindo respostas mais rápidas e uma melhor proteção em situações de alto risco. Entretanto, nas cidades inteligentes, os modelos YOLO podem ser utilizados para gerir o tráfego, monitorizar espaços públicos e melhorar a segurança geral, fornecendo dados actualizados a partir de entradas visuais.
Avanços recentes na visão computacional, como as melhorias da Ultralytics YOLOv8 para o Ultralytics YOLO11demonstram o quanto a tecnologia evoluiu. YOLO11, em particular, oferece um processamento mais rápido e uma maior precisão, tornando-o ainda mais eficaz para tarefas como a deteção de objectos em tempo real.
Pode ser utilizado em veículos autónomos para deteção de obstáculos e, nos cuidados de saúde, pode analisar imagens médicas para acelerar os diagnósticos. Estas aplicações reais mostram que modelos de IA de código aberto como o YOLO podem resolver problemas reais e melhorar o mundo de forma significativa.
Ultralytics classificação Ultralytics em 5º lugar no relatório Octoverse 2024 do GitHub por atrair o maior número de contribuidores pela primeira vez é um marco importante, que reflecte o interesse crescente na IA de código aberto. Este reconhecimento, juntamente com as aplicações reais dos nossos modelos em áreas que vão desde a conservação da vida selvagem e sistemas de segurança a cidades inteligentes, mostra como a visão por computador está a ser amplamente adoptada.
Os projectos de código aberto, como os da Ultralytics, são impulsionados pela colaboração e pela participação global. Orgulhamo-nos de fazer parte deste movimento e continuamos empenhados em expandir a acessibilidade da Vision AI, capacitando os programadores de todo o mundo.
Se você nunca contribuiu para um projeto de código aberto antes, agora é o momento perfeito. Junte-se à nossa comunidade global. Esteja você apenas começando ou implantando em escala, há um lugar para você aqui.
Explore o nosso repositório GitHub para se envolver, verifique as nossas opções de licenciamento para tirar partido das soluções de visão computacional e descubra como os modelos YOLO estão a ter impacto no mundo real em áreas como a IA na agricultura e a IA de visão nos cuidados de saúde.
