Las Graph Neural Networks (GNN) son un tipo de redes neuronales impulsadas por grandes empresas del sector TIC, como Google DeepMind o Facebook AI, con aplicaciones muy diversas en el campo de las redes de computadores. Además de mejorar el funcionamiento de las redes actuales y conseguir una experiencia de usuario personalizada sin precedentes, les GNN habilitarían el despliegue de nuevas tecnologías de comunicación de la Internet del futuro.

Poner a prueba la aplicación de esta tecnología y demostrar su utilidad en el campo de las redes de computadores es el objetivo de Graph Neural Networking challenge, la competición organizada por investigadores del Barcelona Neural Networking (BNN) de la Universitat Politècnica de Catalunya – BarcelonaTech (UPC) en colaboración con la International Telecommunication Union (ITU), la agencia de Naciones Unidas especializada en el ámbito de las TIC.

En el reto trabajan ya 117 participantes de 24 países, tanto del mundo académico como de la industria, procedentes de instituciones y empresas de referencia en el campo de las telecomunicaciones, como la Universidad de Cambridge (Reino Unido), la Universidad de Tsinghua (Xina), INRIA (Francia), Telefónica, Intel, Fujitsu o ZTE, entre otras. Las tres mejores soluciones pasarán a una competición global de la ITU, donde se enfrentaran a los ganadores de otras competiciones que se han llevado a cabo paralelamente bajo el paraguas del ITU AI/ML in 5G challenge. Los finalistas presentaran sus propuestas en una conferencia que tendrá lugar en diciembre, con la participación de una amplia variedad de empresas del sector de las telecomunicaciones y donde se premiarán las seis mejores propuestas. El objetivo es promocionar aquellas soluciones que puedan contribuir a satisfacer los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la ONU en el ámbito de las telecomunicaciones, un propósito que la ITU lleva persiguiendo varios años con el lema AI for Good. Además, los proyectos ganadores recibirán el apoyo de la ITU para continuar su desarrollo y convertirlos en productos finales, en colaboración con el tejido empresarial.

Aplicaciones de las ‘Graph Neural Networks’
Las Graph Neural Networks se posicionan como herramientas clave para hacer frente a los retos que plantean las telecomunicaciones del futuro, ya que facilitarían el despliegue de nuevas tecnologías de comunicación. Un ejemplo son las comunicaciones holográficas, con las que los usuarios podrían interactuar en remoto como si se encontrasen físicamente en otro lugar. Se espera que este tipo de tecnologías cambien de manera radical las relaciones sociales y el teletrabajo, ya que aportarían las herramientas necesarias para adaptarse a la sociedad del futuro, especialmente en un momento como el actual, en el cual la telepresencia tiene cada vez un papel más importante.

Tal como explica José Suárez-Varela, investigador del BNN i organizador de la competición “la situación actual de la pandemia de la COVID-19 ha hecho evidentes los beneficios que pueden tener los servicios de telepresencia. En los próximos años, irán apareciendo nuevas tecnologías de comunicación que pondrán grandes retos a los operadores de red”.

Barcelona Neutral Networking (BNN)
Barcelona Neural Networking (BNN) forma parte del grupo de investigación Sistemas de Comunicaciones y Arquitecturas de Banda Ancha (CBA) de la UPC. Liderado por Albert Cabellos y Pere Barlet, el BNN cuenta con un grupo de investigadores multidisciplinares que aplica tecnologías de inteligencia artificial innovadoras para mejorar el rendimiento de las redes actuales. Con una amplia experiencia de investigación en el campo de las redes de computadores, pone el foco en la transferencia tecnológica. Muestra de ello son las colaboraciones con empresas clave del mercado de las telecomunicaciones, así como la participación activa en organizaciones como IETF (Internet Engineering Task Force) o ITU, y la creación de una start-up.