Redes neurais de grafos

As redes neurais de grafos (GNNs) são uma classe de algoritmos de aprendizado de máquina que analisam dados estruturados em grafos. As GNNs ajudam as máquinas a entender os dados que estão conectados por meio de um gráfico ou rede, como redes sociais e sistemas de recomendação.

As GNNs baseiam-se na ideia de que cada nó em um gráfico pode receber e transferir informações para outros nós. Essa transferência de informações geralmente é realizada por meio de uma série de etapas consecutivas de passagem de mensagens entre os nós. Cada etapa pode modificar os dados armazenados em um nó de acordo com um conjunto de parâmetros que podem ser aprendidos. A combinação de dados em nível de nó, transferência de informações nó-nó e parâmetros aprendíveis ajuda os GNNs a aprender recursos úteis e complexos dos dados estruturados em gráficos.

Os GNNs foram aplicados com sucesso em muitas tarefas do mundo real, incluindo análise de redes sociais, sistemas de recomendação, descoberta de medicamentos e previsão de estrutura de proteínas. Elas também foram usadas para aprimorar os algoritmos de visão computacional por meio do reconhecimento de padrões em fotografias.

Os GNNs fazem parte de um campo maior de algoritmos de aprendizado de máquina conhecido como aprendizado profundo, um subconjunto da inteligência artificial. Os algoritmos de aprendizagem profunda usam redes de várias camadas para analisar e interpretar grandes quantidades de dados a fim de aprender e fazer previsões. Os GNNs são únicos, pois se concentram especificamente em dados estruturados em gráficos, enquanto outros algoritmos de aprendizagem profunda podem analisar diferentes tipos de dados.

Os GNNs são um campo de pesquisa empolgante e potencialmente transformador, com aplicações em muitas áreas da ciência da computação. À medida que os conjuntos de dados usados para aprendizado de máquina se tornam cada vez mais complexos e estruturados em gráficos, os GNNs estão bem posicionados para impulsionar o desenvolvimento de soluções novas e criativas para problemas do mundo real.