Descripción: Una Red Neuronal de Grafos (GNN, por sus siglas en inglés) es un tipo de red neuronal diseñada para procesar datos que pueden representarse como grafos. A diferencia de las redes neuronales tradicionales, que operan sobre datos estructurados en matrices, las GNN son capaces de manejar relaciones complejas y no lineales entre nodos en un grafo. Esto las hace especialmente útiles para tareas donde las interacciones entre entidades son cruciales, como en redes sociales, sistemas de recomendación y análisis de estructuras químicas. Las GNN utilizan técnicas de propagación de mensajes, donde la información se intercambia entre nodos vecinos, permitiendo que cada nodo actualice su representación en función de la información de su entorno. Esta capacidad de capturar la topología del grafo y las relaciones entre nodos les otorga un poder significativo en la modelización de datos estructurados de manera no convencional. Además, las GNN pueden ser integradas con otras técnicas de aprendizaje automático, lo que las convierte en una herramienta versátil en el campo de la inteligencia artificial, especialmente en aplicaciones que requieren inferencia en el borde (Edge AI) y computación neuromórfica, donde la eficiencia y la capacidad de procesamiento en tiempo real son esenciales.
Historia: Las Redes Neuronales de Grafos comenzaron a ganar atención en la comunidad de investigación en la década de 2000, aunque sus fundamentos teóricos se remontan a trabajos previos sobre redes complejas y aprendizaje estructurado. Un hito importante fue el artículo de Thomas Kipf y Max Welling en 2016, que introdujo el concepto de ‘Graph Convolutional Networks’ (GCN), estableciendo un marco para el aprendizaje en grafos. Desde entonces, ha habido un crecimiento exponencial en la investigación y aplicación de GNNs en diversas áreas.
Usos: Las Redes Neuronales de Grafos se utilizan en una variedad de aplicaciones, incluyendo la predicción de enlaces en redes sociales, la clasificación de nodos en grafos, la detección de comunidades y la recomendación de productos. También son útiles en el análisis de datos biológicos, como la predicción de interacciones entre proteínas y la identificación de compuestos químicos en la investigación farmacéutica.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de GNN es su uso en sistemas de recomendación, donde se pueden modelar las relaciones entre usuarios y productos como un grafo. Otro ejemplo es en la biología computacional, donde las GNN se utilizan para predecir la estructura de proteínas a partir de sus interacciones moleculares.
