El evento YOLO Vision 2024 en Madrid reunió a expertos en IA y empresas como Intel y NVIDIA. Se presentó la nueva versión del modelo Ultralytics YOLO, destacando su uso en diversas aplicaciones. También se discutió el liderazgo femenino en tecnología, subrayando la necesidad de más representación y educación para mujeres en el sector.
YOLO Vision 2024 (YV24), un evento clave para desarrolladores y especialistas en el ámbito de la Inteligencia Artificial de código abierto, tuvo lugar el pasado viernes 27 de septiembre en Madrid, específicamente en el Google for Startups Campus. Este encuentro atrajo a aproximadamente una veintena de expertos internacionales en IA y tecnología, así como a importantes empresas del sector como Intel, NVIDIA, Sony Semiconductor Solutions y Qualcomm. Además, se contó con la participación de un centenar de asistentes de manera presencial y otros 2.000 que se unieron virtualmente a través de streaming en plataformas como YouTube y BiliBili.
El análisis del techo de cristal en el ámbito tecnológico se llevará a cabo en YOLO Vision 2024.
YV24 es promovido por Ultralytics, una empresa estadounidense que tiene su sede en Estados Unidos y también está presente en España. Esta compañía es reconocida como pionera en el ámbito de la IA de código abierto y la visión artificial. Además, se destaca por ser la desarrolladora de Ultralytics YOLO, un modelo de inteligencia artificial que permite la detección y clasificación de objetos en tiempo real mediante técnicas de visión artificial, funcionando de manera análoga al ojo humano.
En un anuncio de carácter mundial, Glenn Jocher, quien es el fundador y CEO de Ultralytics, reveló la llegada de la nueva versión del modelo YOLO11. Según sus palabras, “se basa en todos los éxitos que hemos tenido en el pasado, así como en todas las contribuciones de nuestra comunidad de código abierto, una de las más grandes del mundo”. Además, destacó que “han contribuido directamente miles de usuarios que han utilizado los modelos previos y nos han dado feedback sobre lo que podemos implementar y lo que podemos mejorar” durante el proceso de desarrollo de esta nueva versión.
Jocher subrayó que los modelos de Ultralytics YOLO han acumulado “más de mil millones de usos distintos, lo que podría traducirse en 506 millones de usos al día o miles de usos por segundo”. En relación con la aplicación de Ultralytics YOLO, afirmó que “depende completamente de las necesidades del usuario o del tipo de aplicación. Si eres médico y deseas escanear automáticamente los componentes de una radiografía, puedes hacerlo con YOLO. Si tienes una cafetería y quieres contar cuántas personas pasan por tu puerta o si deseas obtener datos como su edad, YOLO te permitirá hacer todo eso y mucho más”.
Durante el evento YOLO Vision 2024, uno de los paneles más anticipados fue el titulado ‘Breaking Codes: Shattering the Glass Ceiling in AI Leadership’, que abordó la importancia del liderazgo femenino en las empresas tecnológicas, un ámbito que sigue siendo mayoritariamente masculino, como indican las estadísticas.
“En el sector tech, solo hay un 2% de mujeres CEO, y es importante mencionar que este porcentaje ha aumentado en los últimos años, lo que refleja que partimos de niveles realmente bajos”, compartió Christina Stathopoulos, fundadora de Dare to Data. Además, ella destacó que a lo largo de su carrera profesional en el ámbito tecnológico, nunca ha tenido una jefa mujer.
Mariana Hernández, la fundadora de Latinas in Tech, también se refirió a estos datos, señalando que “las grandes cifras de desigualdad siguen presentes: el sector tecnológico suma apenas un 20% de empleabilidad femenina, mientras que otros campos como el marketing o la educación superan el 50% con facilidad”. En este contexto, Hernández opina que es crucial la educación temprana “para poder empoderar a las niñas y que se sientan más seguras desde pequeñas en materias como las matemáticas”.
Paula Derrenger, Director of Growth de Ultralytics, también ofreció su perspectiva sobre el tema. Ella destacó la relevancia de contar con “roles a seguir dentro del sector para que las mujeres continúen creciendo en número y responsabilidad”.
Identificación inmediata gracias a Ultralytics YOLO.
Durante el evento YOLO Vision 2024, un gran número de expertos en IA y ejecutivos de importantes empresas tecnológicas compartieron con la audiencia ejemplos prácticos del uso de Ultralytics YOLO en sus respectivas aplicaciones y organizaciones. Uno de los casos que más llamó la atención fue el presentado por David Scott, quien es el fundador de la consultora estadounidense The Main Branch. Este profesional está liderando un proyecto que se basa en la utilización de imágenes capturadas por el modelo de IA para identificar enfermedades en animales.
“A pesar de que el proceso ha sido complicado, hemos logrado desarrollar un sistema que puede identificar una vaca o un caballo enfermo entre los 10.000 ejemplares que le hemos enseñado, gracias a Ultralytics YOLO. Este sistema presenta una tasa de aciertos superior al 80% para los caballos y del 90% para las vacas”, manifestó Scott, quien subraya la importancia de medir estos parámetros porque “es fundamental poder reaccionar si la IA comete un error, ya que desconocemos las posibles consecuencias”.
Jim Griffin, quien es profesor en la Universidad de Texas en Austin y también fundador de AI Master Group, ofreció una charla sobre la identificación de animales utilizando Ultralytics YOLO. En su keynote, se enfocó en cómo emplear la arquitectura de inteligencia artificial de Ultralytics para detectar tiburones blancos en las playas de California.
El sistema SharkEye que hemos desarrollado emplea un dron equipado con cámaras de alta resolución, el cual captura imágenes del océano y envía notificaciones tanto a los bañistas como al personal de emergencia sobre la posible presencia de tiburones. Sin embargo, surge la pregunta: ¿cómo puede el dron identificar que lo que está observando es un tiburón? Esta capacidad se logra gracias a Ultralytics YOLO, explicó Griffin durante su presentación. Además, compartió detalles sobre el esfuerzo y el tiempo requerido para entrenar una inteligencia artificial de este tipo. “Lo más complicado de este proyecto no ha sido implementar la Inteligencia Artificial, sino entrenar al modelo y hacer que el dron capture más de 15.000 imágenes a lo largo de cinco años”, añadió.
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