Les Graph Neural Networks (GNN) són un tipus de xarxes neuronals impulsades per grans empreses del sector TIC, com Google DeepMind o Facebook AI, amb aplicacions molt diverses en el camp de les xarxes de computadors. A més millorar el funcionament de les xarxes actuals i aconseguir una experiència d'usuari personalitzada sense precedents, les GNN habilitarien el desplegament de noves tecnologies de comunicació en la Internet del futur.

Posar a prova l’aplicació d’aquesta tecnologia i demostrar la seva utilitat en el camp de les xarxes de computadors és l’objectiu de Graph Neural Networking challenge, la competició organitzada per investigadors del Barcelona Neural Networking (BNN) de la Universitat Politècnica de Catalunya · BarcelonaTech (UPC) en col·laboració amb la International Telecommunication Union (ITU), l'agència de Nacions Unides especialitzada en l'àmbit de les TIC.

En el repte hi treballen ja 117 participants de 24 països, tant del món acadèmic com de la indústria, provinents d’institucions i empreses de referència en el camp de les telecomunicacions, com la Universitat de Cambridge (Regne Unit), la Universitat de Tsinghua (la Xina), INRIA (França), Telefónica, Intel, Fujitsu o ZTE, entre altres. Les tres millors solucions accediran a una competició global de la ITU, on s’enfrontaran als guanyadors d'altres competicions que s'han dut a terme paral·lelament sota el paraigua del ITU AI/ML in 5G challenge. 

La fase d'avaluació dels projectes participants finalitza el 15 d'octubre i els finalistes presentaran les seves propostes en una conferència que tindrà lloc al desembre del 2020, amb la participació d’una àmplia varietat d'empreses del sector de les telecomunicacions i on es premiaran les sis millors propostes. L’objectiu és promocionar aquelles solucions que puguin contribuir a satisfer els Objectius de Desenvolupament Sostenible de l'ONU en l'àmbit de les telecomunicacions, un propòsit que la ITU porta perseguint diversos anys sota el lema de AI for Good. A més, els projectes guanyadors rebran suport de la ITU per continuar el seu desenvolupament i convertir-les en productes finals, en col·laboració amb el teixit empresarial.

Aplicacions de les ‘Graph Neural Networks’
Les Graph Neural Networks es posicionen com a eines clau per fer front als reptes que plantegen les telecomunicacions del futur, ja que facilitarien el desplegament de noves tecnologies de comunicació. Un exemple són les comunicacions hologràfiques, amb les quals els usuaris podrien interactuar en remot com si es trobessin físicament en un altre lloc. S’espera que aquest tipus de tecnologies canviïn de manera radical les relacions socials i el teletreball, ja que aportarien les eines necessàries per adaptar-se a la societat del futur, especialment en un moment com l’actual, en el qual la telepresència té cada vegada un paper més important.

Tal com explica José Suárez-Varela, investigador del BNN i organitzador de la competició, “la situació actual de la pandèmia de la COVID-19 ha fet evidents els beneficis que poden tenir els serveis de telepresència. En els propers anys, aniran apareixent noves tecnologies de comunicació que posaran grans reptes als operadors de xarxa”.

Barcelona Neural Networking (BNN)
Barcelona Neural Networking (BNN) forma part del grup de recerca Sistemes de Comunicacions i Arquitectures de Banda Ampla (CBA) de la UPC. Liderat per Albert Cabellos i Pere Barlet, el BNN compta amb un grup d'investigadors multidisciplinaris que aplica tecnologies d'intel·ligència artificial innovadores per a millorar el rendiment de les xarxes actuals. Amb una àmplia experiència de recerca en el camp de les xarxes de computadors, posa el focus en la transferència tecnològica. Mostra d'això són les col·laboracions amb empreses clau del mercat de les telecomunicacions, així com la participació activa en organitzacions d'estandardització, com IETF (Internet Engineering Task Force) o ITU, i la creació d'una startup.