Redes neuronales gráficas

Las redes neuronales de grafos (GNN) son una clase de algoritmos de aprendizaje automático que analizan datos estructurados en grafos. Las GNN ayudan a las máquinas a dar sentido a los datos conectados a través de un grafo o red, como las redes sociales y los sistemas de recomendación.

Las GNN se basan en la idea de que cada nodo de un grafo puede recibir y transferir información a otros nodos. Esta transferencia de información suele realizarse mediante una serie de pasos consecutivos de paso de mensajes entre nodos. Cada paso puede modificar los datos almacenados en un nodo de acuerdo con un conjunto de parámetros aprendibles. La combinación de datos a nivel de nodo, transferencia de información nodo-nodo y parámetros aprendibles ayuda a las GNN a aprender características útiles y complejas de los datos estructurados en grafos.

Las GNN se han aplicado con éxito en muchas tareas del mundo real, como el análisis de redes sociales, los sistemas de recomendación, el descubrimiento de fármacos y la predicción de estructuras proteicas. También se han utilizado para mejorar algoritmos de visión por ordenador mediante el reconocimiento de patrones en fotografías.

Las GNN forman parte de un campo más amplio de algoritmos de aprendizaje automático conocido como aprendizaje profundo, un subconjunto de la inteligencia artificial. Los algoritmos de aprendizaje profundo utilizan redes multicapa para analizar e interpretar grandes cantidades de datos con el fin de aprender y hacer predicciones. Las GNN son únicas porque se centran específicamente en datos estructurados en grafos, mientras que otros algoritmos de aprendizaje profundo pueden analizar distintos tipos de datos.

Las GNN son un campo de investigación apasionante y potencialmente transformador, con aplicaciones en muchas áreas de la informática. A medida que los conjuntos de datos utilizados para el aprendizaje automático se vuelven cada vez más complejos y estructurados en grafos, las GNN están bien posicionadas para impulsar el desarrollo de soluciones nuevas y creativas a problemas del mundo real.