Ultralytics YOLO27: Entre na lista de espera.
Licenciar o YOLO
Comunicado à imprensa

Ultralytics capta US$ 30 milhões para expandir os limites da visão computacional

Descobre as últimas notícias sobre a rodada Série A de US$ 30 milhões da Ultralytics e o que esperar, desde a aceleração de P&D do Ultralytics YOLO até soluções empresariais.

4 min de leitura
Descobre as últimas notícias sobre a rodada Série A de US$ 30 milhões da Ultralytics e o que esperar, desde a aceleração de P&D do Ultralytics YOLO até soluções empresariais.

Temos o prazer de anunciar que a Ultralytics captou US$ 30 milhões em uma rodada de financiamento Série A. A rodada foi liderada pela Elephant, com participação da SquareOne.

Com esta nova rodada, estamos prontos para dar o próximo passo juntos em nossa jornada pela visão computacional. Desde o início, a missão da Ultralytics tem sido tornar a IA visual avançada acessível a todos.

De um projeto de código aberto de IA visual à adoção global#

O que começou como um projeto de código aberto cresceu e se tornou a família de modelos de visão computacional mais adotada do mundo, Ultralytics YOLO. Hoje, os modelos YOLO impulsionam aplicações em todos os setores, em mais de 200 países, e são usados impressionantes 2 bilhões de vezes todos os dias.

Esse crescimento foi impulsionado por nossa incrível comunidade. Juntos, alcançamos mais de 115 mil estrelas no GitHub, recebemos mais de 900 colaboradores e vimos nossa biblioteca Python da Ultralytics ser baixada mais de 115 milhões de vezes.

De fato, de acordo com o relatório Octoverse 2024 do GitHub, nosso repositório de código aberto ficou em 5º lugar no mundo entre todos os projetos públicos e de código aberto que atraíram o maior número de colaboradores de primeira viagem. Esse reconhecimento coloca a Ultralytics ao lado de alguns dos projetos de código aberto mais influentes do mundo e destaca a confiança e o entusiasmo da comunidade global de desenvolvedores em torno do Ultralytics YOLO. Também é um lembrete do que acreditamos profundamente: a IA prospera quando é aberta, colaborativa e acessível.

Acelerando a inovação na Ultralytics#

Olhando para o futuro, esta rodada de financiamento nos permitirá avançar mais rapidamente e impulsionar a inovação. Queremos acelerar a pesquisa e o desenvolvimento da próxima geração de modelos YOLO, tornando-os mais leves, rápidos e precisos. Ao mesmo tempo, estamos ampliando nossas soluções empresariais e equipes de suporte para ajudar as organizações a implantar os modelos Ultralytics YOLO com confiança.

Glenn Jocher, nosso fundador e CEO, destacou que “a Ultralytics está redefinindo o que é possível com IA de borda, oferecendo modelos YOLO mais rápidos, leves e fáceis de usar do que nunca. Este investimento acelerará nossa P&D e ampliará nosso ecossistema de soluções na camada de aplicação criadas com YOLO, capacitando tanto empresas quanto estudantes.”

Ampliando a equipe de IA por trás da visão#

Uma parte fundamental deste próximo capítulo é nossa equipe. Todos os anos, mais de 50 mil pessoas se candidatam a uma vaga na Ultralytics, e estamos animados para continuar ampliando nossa equipe com pessoas talentosas de todo o mundo. Ao expandir nossas equipes de pesquisa, engenharia e desenvolvimento de mercado, podemos acelerar a inovação e, ao mesmo tempo, oferecer às empresas o suporte necessário para colocar os modelos Ultralytics YOLO em produção.

Preparativos para o Ultralytics YOLO Vision 2025#

Este mês, muita coisa está acontecendo na Ultralytics. Além de anunciar nossa mais recente rodada de financiamento, também estamos nos preparando para o YOLO Vision 2025 (YV25), em Londres, nosso evento híbrido anual.

Vamos reunir a comunidade de IA em 25 de setembro, no The Pelligon, em Londres, com transmissão global ao vivo pelo YouTube e pelo Bilibili. O YV25 é uma oportunidade para criar conexões e trocar ideias.

Desenvolvedores, empresas e pesquisadores do mundo todo participarão para explorar avanços em visão computacional, compartilhar o que estão desenvolvendo e aprender uns com os outros. Haverá palestras interessantes, demonstrações ao vivo e bastante tempo para fazer networking.

Junte-se a nós no YV25 para explorar o futuro da IA visual e acompanhar de perto o lançamento do nosso novo produto. Seja participando em Londres ou assistindo on-line, o YV25 é sua oportunidade de fazer parte da conversa global que está moldando a visão computacional.

Participe da nossa comunidade e acesse nosso repositório do GitHub para explorar mais sobre IA. Confira nossas páginas de soluções para saber mais sobre IA no varejo e visão computacional na agricultura. Descubra nossas opções de licenciamento e comece hoje mesmo a criar soluções com visão computacional!

Do blog

AI-generated aerial view of a car park that changes from 3D wireframe to photo, with real Ultralytics YOLO26 car detections at each stage

Melhores ferramentas de dados sintéticos para treinamento em visão computacional

Ferramentas de dados sintéticos para visão computacional comparadas por método: simulação 3D, modelos generativos e aumento de dados, e como testá-las com Ultralytics YOLO.
Saiba mais
Ultralytics no AMD Embedded AI Working Group em Dublin

Ultralytics no AMD Embedded AI Working Group em Dublin

Descobre como a Ultralytics e a AMD exploraram a IA física, a robótica e a implementação de visão computacional no AMD Embedded AI Working Group 2026, em Dublin.
Saiba mais
Como escolher um VLM para anotação automática usando precisão e revocação

Como escolher um VLM para anotação automática usando precisão e revocação

Escolhe um VLM para anotação automática com base em precisão e revocação: que modelos deixam menos caixas excedentes, quais deixam passar menos objetos e como testar com os teus próprios dados.
Saiba mais
AI-generated logistics scene with illustrative detections; the inset shows Ultralytics Platform benchmark latency for YOLO26n on an NVIDIA L4.

ONNX vs TensorRT para inferência em visão computacional: benchmarks e como escolher

ONNX Runtime vs TensorRT para inferência em visão computacional: velocidade e precisão medidas do Ultralytics YOLO26 em 19 GPUs NVIDIA e como escolher.
Saiba mais
Detecção da falta de EPI: treine o Ultralytics YOLO com o Construction-PPE

Detecção da falta de EPI: treine o Ultralytics YOLO com o Construction-PPE

Veja como o Construction-PPE rotula a ausência de capacetes, coletes e luvas e, em seguida, treine o Ultralytics YOLO para detectar a falta de EPI nas câmeras do seu próprio local.
Saiba mais
Guia de conjuntos de dados de deteção de drones: treina o Ultralytics YOLO com UAVs minúsculos

Guia de conjuntos de dados de deteção de drones: treina o Ultralytics YOLO com UAVs minúsculos

Compara os conjuntos de dados DUT Anti-UAV, Drone-vs-Bird e de deteção térmica de drones e, em seguida, treina o Ultralytics YOLO26 para encontrar drones minúsculos e reduzir os falsos alarmes.
Saiba mais
IA em conformidade com a HIPAA para imagens médicas: o que um BAA abrange e como treinar com dados de pacientes

IA em conformidade com a HIPAA para imagens médicas: o que um BAA abrange e como treinar com dados de pacientes

Descubra o que a IA em conformidade com a HIPAA exige para imagens médicas, o que um BAA da Ultralytics abrange e como anotar, treinar e implantar usando dados de pacientes.
Saiba mais
Melhores modelos de estimativa de profundidade: como escolher

Melhores modelos de estimativa de profundidade: como escolher

Compare modelos de profundidade monocular, como Depth Anything, Depth Pro, Metric3D, UniDepth e Ultralytics YOLO26, para profundidade métrica, dispositivos de borda e robótica.
Saiba mais
Como migrar modelos Ultralytics YOLO do W&B para a Ultralytics Platform

Como migrar modelos Ultralytics YOLO do W&B para a Ultralytics Platform

Importe modelos Ultralytics YOLO do Weights & Biases (W&B) para a Ultralytics Platform sem voltar a treiná-los e, em seguida, compare experiências, exporte e implemente.
Saiba mais
GPT-6.1 Terra fica em 1º lugar na anotação automática, superando os principais modelos da própria OpenAI

GPT-6.1 Terra fica em 1º lugar na anotação automática, superando os principais modelos da própria OpenAI

A anotação automática do GPT-6.1 Terra supera 39 modelos no nosso VLM Leaderboard: 0.560 mAP50 por US$ 4,36 a cada 1.000 imagens, à frente do GPT-6.1 Sol e do Gemini 4 Argon.
Saiba mais
Anotação automática com MiniMax-M3.1-Flash: por que menos raciocínio gerou caixas melhores

Anotação automática com MiniMax-M3.1-Flash: por que menos raciocínio gerou caixas melhores

Anotação automática com MiniMax-M3.1-Flash na Ultralytics Platform: 0.317 mAP50 a US$ 1,84 por 1.000 imagens após ajustes, com 0.86 na deteção de navios SAR.
Saiba mais
Anotação automática com Kimi K3.1 Pro: um terço melhor que o K3, com esforço alto

Anotação automática com Kimi K3.1 Pro: um terço melhor que o K3, com esforço alto

A anotação automática com Kimi K3.1 Pro alcança 0.444 mAP50 no UL37, um terço acima do Kimi K3. Vê por que o executamos com esforço alto, quanto custa e onde se destaca.
Saiba mais
Ultralytics YOLO e NVIDIA Cosmos Data Factory: dados sintéticos para deteção de defeitos

Ultralytics YOLO e NVIDIA Cosmos Data Factory: dados sintéticos para deteção de defeitos

Dados sintéticos do NVIDIA Cosmos Data Factory e um ciclo de treinamento agêntico ajudam o Ultralytics YOLO26 a alcançar a mesma precisão na detecção de defeitos que um conjunto de dados completo, usando menos rótulos.
Saiba mais
Anotação automática com Gemini 4 Argon: as caixas mais precisas entre 39 modelos

Anotação automática com Gemini 4 Argon: as caixas mais precisas entre 39 modelos

Anotação automática com Gemini 4 Argon na Ultralytics Platform: nº 2 de 39 modelos, maior precisão (0.667), primeiro em 6 de 12 domínios, US$ 7,60 por 1.000 imagens até 30 de novembro.
Saiba mais
Computação aberta, visão aberta: AMD no Ultralytics YOLO Vision 2026

Computação aberta, visão aberta: AMD no Ultralytics YOLO Vision 2026

Vê como a AMD trouxe a computação aberta para o Ultralytics YOLO Vision 2026 com uma palestra sobre ROCm, workshops práticos e demonstrações de YOLO em execução em GPUs AMD Radeon.
Saiba mais
Melhores modelos de classificação de imagens: como escolher

Melhores modelos de classificação de imagens: como escolher

Compara os principais modelos de classificação de imagens, de ConvNeXt V2 e DINOv3 a EfficientNetV2, ViT e Ultralytics YOLO26-cls, e aprende a escolher.
Saiba mais
Segmentação semântica vs. segmentação de instâncias: como escolher a tarefa certa

Segmentação semântica vs. segmentação de instâncias: como escolher a tarefa certa

A segmentação semântica atribui uma classe a cada pixel; a segmentação de instâncias separa cada objeto. Descobre qual delas o teu projeto de visão computacional precisa e porquê.
Saiba mais
Ultralytics no Arm Create 2026: IA visual em tempo real na edge

Ultralytics no Arm Create 2026: IA visual em tempo real na edge

Destaques da participação da Ultralytics no Arm Create 2026 em Shenzhen: implantação do Ultralytics YOLO para IA de borda em tempo real, painel sobre modelos e o novo Arm AI Portal.
Saiba mais
Encontro da Ultralytics: Londres

Encontro da Ultralytics: Londres

Resumo do encontro da Ultralytics em Londres: primeira apresentação de YOLO27, demonstrações da Ultralytics Platform e um painel sobre IA visual com NVIDIA e Arm.
Saiba mais
Monitorização da Ultralytics Platform: mantém as implementações de IA visual no bom caminho

Monitorização da Ultralytics Platform: mantém as implementações de IA visual no bom caminho

Monitoriza modelos de IA visual implementados com a Ultralytics Platform. Acompanha o estado dos endpoints, a latência, os erros, os registos e as estatísticas de previsões em tempo real.
Saiba mais
Conheça o Ultralytics Agents: crie fluxos de trabalho de IA visual com mais rapidez

Conheça o Ultralytics Agents: crie fluxos de trabalho de IA visual com mais rapidez

Cria fluxos de trabalho visuais de IA com o Ultralytics Agents. Conecta modelos YOLO, modelos de linguagem e visão, condições, conjuntos de dados e alertas do Slack numa única tela.
Saiba mais
Conheça o Ultralytics AutoTrain: simplifique o treinamento de modelos de IA visual

Conheça o Ultralytics AutoTrain: simplifique o treinamento de modelos de IA visual

Treine, compare e melhore modelos Ultralytics YOLO com o AutoTrain na Ultralytics Platform, da linha de base inicial à implantação em produção.
Saiba mais
Principais destaques do Ultralytics YOLO Vision 2026!

Principais destaques do Ultralytics YOLO Vision 2026!

Principais momentos do YOLO Vision 2026, onde a Ultralytics apresentou o Ultralytics YOLO27 e mostrou o AutoTrain, o Agents e o Monitoring na Ultralytics Platform.
Saiba mais
O Ultralytics YOLO26 agora oferece suporte à estimativa monocular de profundidade

O Ultralytics YOLO26 agora oferece suporte à estimativa monocular de profundidade

Saiba como a nova tarefa de estimativa de profundidade do Ultralytics YOLO26 prevê profundidade métrica por pixel a partir de uma única imagem RGB, sem precisar de um sistema estéreo ou LiDAR.
Saiba mais
Melhores plataformas de anotação de imagens para visão computacional

Melhores plataformas de anotação de imagens para visão computacional

Compare nove plataformas de anotação de imagens para visão computacional: CVAT, Encord, Label Studio, Labelbox, Roboflow, Scale AI, SuperAnnotate, Ultralytics e V7.
Saiba mais
Detecção automatizada de defeitos na indústria: comparação de plataformas

Detecção automatizada de defeitos na indústria: comparação de plataformas

Compare plataformas de detecção automatizada de defeitos: Cognex, Instrumental, Keyence, Landing AI, Overview e Ultralytics, além de como escolher a tarefa do modelo de acordo com o defeito.
Saiba mais
Quanto custa a visão computacional empresarial: uma estrutura de TCO

Quanto custa a visão computacional empresarial: uma estrutura de TCO

Uma estrutura de custo total para visão computacional empresarial, abrangendo dados, anotação, câmeras, hardware de borda, treinamento, inferência, integração e retreinamento.
Saiba mais
Verificação de montagem e prevenção de erros com visão computacional

Verificação de montagem e prevenção de erros com visão computacional

Como a visão computacional verifica a conclusão, a correção e a sequência da montagem: projeto da estação de captura de imagens, escolha da tarefa do modelo, integração com PLC e validação.
Saiba mais
Inferência de visão computacional em escala: comparação de sete plataformas

Inferência de visão computacional em escala: comparação de sete plataformas

Comparação de sete plataformas de inferência de visão computacional: Azure ML, KServe, NVIDIA Triton, Roboflow, SageMaker AI, Ultralytics e Vertex AI, em termos de latência e escala.
Saiba mais
Ultralytics YOLO Vision 2026: tudo o que você precisa saber

Ultralytics YOLO Vision 2026: tudo o que você precisa saber

Participe do Ultralytics YOLO Vision 2026 em 13 de setembro, em Shenzhen ou online, para conhecer novos modelos YOLO, lançamentos de produtos, demonstrações ao vivo e aplicações reais de IA visual.
Saiba mais

Vamos construir juntos o futuro da IA!

Comece sua jornada rumo ao futuro do aprendizado de máquina