Descripción: El aprendizaje de representación de grafos es un método para aprender la representación de nodos y aristas en un grafo para mejorar diversas tareas posteriores. Este enfoque se basa en la idea de que los grafos, que son estructuras compuestas por nodos (o vértices) y aristas (o conexiones), pueden ser utilizados para modelar una amplia variedad de problemas en diferentes dominios, desde redes sociales hasta biología computacional. Al aprender representaciones efectivas de estos grafos, se pueden capturar las relaciones y características subyacentes de los datos, lo que permite a los modelos de inteligencia artificial realizar tareas como clasificación, predicción y recomendación de manera más eficiente. Las representaciones aprendidas pueden ser utilizadas en algoritmos de aprendizaje automático para mejorar la precisión y la interpretabilidad de los resultados. Además, el aprendizaje de representación de grafos se ha vuelto cada vez más relevante en el contexto de la automatización con inteligencia artificial, ya que permite la integración de datos complejos y no estructurados en sistemas de inferencia en el borde (Edge AI), donde se requiere procesamiento en tiempo real y toma de decisiones autónoma.
