La compañía japonesa de telecomunicaciones NTT ha presentado una serie de innovadores proyectos de investigación destinados a mejorar la inteligencia artificial (IA) y aumentar la eficiencia energética en los centros de datos.
Durante una reciente conferencia de prensa en San Francisco, los investigadores de NTT presentaron un nuevo modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) que puede analizar elementos gráficos dentro de documentos. También anunciaron el inicio de un campo de investigación pionero denominado "la física de la inteligencia", enfocado en desarrollar IA sostenible y confiable, en colaboración con la Universidad de Harvard.
En el evento, NTT exhibió su red totalmente fotónica, diseñada para centros de datos distribuidos, logrando avances significativos en la comunicación de baja latencia. Yosuke Aragane, vicepresidente de la Oficina de Desarrollo de IOWN de NTT, enfatizó que la reubicación de grandes centros de datos a los suburbios podría reducir costos y mejorar la eficiencia energética, especialmente a través de las rápidas conexiones de fibra de NTT.
Con más de 330,000 empleados y unos ingresos anuales de $97 mil millones, NTT invierte más de $3.6 mil millones al año en investigación y desarrollo. La empresa estableció su división de I+D en Silicon Valley hace cinco años, mostrando su progreso en el evento Upgrade 2024 en San Francisco.
“Nuestra misión es elevar su concepto de normalidad al siguiente nivel,” declaró Kazu Gomi, presidente y CEO de NTT Research.
Redes de Baja Latencia en EE. UU. y Reino Unido
Aragane destacó que la demostración de la red fotónica de NTT (APN) logró retrasos de comunicación notablemente bajos entre centros de datos conectados, lo que la hace esencial para el análisis de IA y servicios financieros. Señaló que las áreas urbanas enfrentan desafíos como altos costos, escasez de terreno y costos altos de electricidad. NTT está explorando la viabilidad de distribuir centros de datos en los suburbios, conectándolos con cables de fibra óptica que soportan tasas de transferencia de datos de hasta 400 gigabits por segundo.
En el Reino Unido, las pruebas demostraron que centros de datos ubicados a 100 kilómetros de distancia experimentaron menos de un milisegundo de retraso en la red con conexiones APN. Este rendimiento de la red minimizó significativamente la variación de retrasos en comparación con las redes tradicionales, acercando la funcionalidad de centros de datos geográficamente dispersos a la de un único centro.
El Reino Unido ha conectado centros de datos al norte y este de Londres utilizando la Red Óptica Inalámbrica Innovadora (IOWN) APN de NTT, logrando un retraso de ida y vuelta de menos de un milisegundo. Resultados similares se observaron en Virginia del Norte, EE. UU.
La iniciativa tiene como objetivo transformar infraestructuras de TI distantes en una experiencia unificada de centro de datos. Las restricciones locales, como las regulaciones sobre emisiones de dióxido de carbono y limitaciones de espacio, están impulsando a los operadores a buscar alternativas suburbanas. Sin embargo, la latencia sigue siendo un desafío con centros geográficamente dispersos. Los enlaces fotónicos de NTT se están utilizando para abordar estos problemas.
Demostraciones Avanzadas de Centros de Datos
En ensayos separados, NTT y NTT DATA lograron conectar exitosamente centros de datos en el Reino Unido y EE. UU. utilizando tecnología APN. Las pruebas revelaron que los centros de datos del Reino Unido operaron con menos de un milisegundo de latencia y variación de retraso notablemente baja. En comparación, las redes convencionales normalmente presentan latencias superiores a 2,000 microsegundos.
El sistema APN cumple con los estrictos requisitos de latencia para aplicaciones actuales y emergentes, incluyendo análisis de IA en tiempo real para IoT industrial, gestión inteligente de energía y respuesta a desastres naturales. En el sector financiero, NTT DATA está llevando a cabo demostraciones donde la baja latencia es crucial para transacciones y remesas.
Aragane comentó: “La demanda de centros de datos está en aumento, pero la escasez de terrenos y la disponibilidad de electricidad obstaculizan el desarrollo de nuevas instalaciones. Nuestro objetivo es crear centros de datos más eficientes en energía para enfrentar estos obstáculos.”
Innovaciones en Comprensión Visual
NTT también presentó un avance en la comprensión visual de lectura de máquinas, permitiendo a los LLM interpretar elementos gráficos dentro de documentos, incluidos gráficos y diagramas. Desarrollada en colaboración con Jun Suzuki de la Universidad de Tohoku, esta tecnología se ha aplicado al LLM liviano de NTT, tsuzumi.
Al compararlo con los principales modelos, el LLM de NTT supera opciones de código abierto como LLaVA y GPT-3.5 y GPT-4 de OpenAI en diversas tareas de comprensión documental. Kyosuke Nishida, investigador senior de NTT, reconoció la creciente capacidad de los LLM al mismo tiempo que abordó los desafíos continuos en el procesamiento de información multimodal.
Presentado por primera vez en noviembre de 2023, tsuzumi está disponible en dos variantes: una versión ultra ligera con 600 millones de parámetros y una versión ligera con siete mil millones de parámetros. Su tamaño compacto reduce drásticamente el consumo de energía y los costos de entrenamiento, convirtiéndolo en una opción sostenible para las empresas.
Las aplicaciones potenciales de tsuzumi incluyen la automatización en centros de llamadas, mantenimiento de registros digitales y tareas en ingeniería de software. El modelo actualmente soporta más de 20 idiomas, incluidos inglés y japonés, y está realizando pruebas comerciales con más de 500 empresas a nivel global.
Colaboración con el Centro de Ciencias del Cerebro de Harvard
NTT Research ha comprometido una significativa donación para establecer el Programa de Becas CBS-NTT del Centro de Ciencias del Cerebro de la Universidad de Harvard, fomentando la investigación postdoctoral en el emergente campo de la física de la inteligencia. Este regalo renovable de dos años podría superar $1.7 millones, apoyando investigaciones innovadoras en la intersección de la informática, la neurociencia y la psicología.
La colaboración de NTT con Harvard CBS ha producido previamente valiosas ideas, incluyendo el abordaje del sesgo en la IA utilizando principios de la ciencia cognitiva. Publicaciones recientes han explorado la ciencia detrás de la IA generativa y su aplicabilidad a la neurociencia.
“Apoyar al Harvard CBS se alinea con nuestra visión de aprovechar la IA para abordar problemas urgentes como la equidad computacional y la sostenibilidad,” dijo Gomi.
Una Posición Única en Silicon Valley
Con una oficina significativa en Sunnyvale, California, NTT Research se distingue por su compromiso con la investigación fundamental. En los últimos cinco años, NTT Research ha publicado más de 450 artículos académicos, recibiendo múltiples premios por excelencia en diversas disciplinas científicas.
Gomi indicó que la investigación en curso se centra en desarrollar circuitos integrados fotónicos y estudiar la función cerebral para comprender mejor los procesos computacionales. Además, NTT busca avanzar en tecnología de cifrado resistente a cuánticos para prepararse ante futuros desafíos de computación cuántica.
A medida que NTT avanza, se imagina creando “gemelos digitales” de sistemas biológicos, como el corazón, para simular respuestas a medicamentos para una atención médica personalizada.
A través de estas iniciativas estratégicas, NTT no solo está avanzando en tecnología sino también mejorando el futuro de la IA y las operaciones de los centros de datos.
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