Descripción: Una Red Neuronal de Grafo (GNN, por sus siglas en inglés) es un tipo de red neuronal diseñada para operar sobre estructuras de grafo, lo que la hace especialmente útil para tareas que involucran datos relacionales. A diferencia de las redes neuronales tradicionales, que suelen trabajar con datos en forma de vectores o matrices, las GNN pueden procesar información que está organizada en nodos y aristas, permitiendo así capturar relaciones complejas entre entidades. Esto es particularmente relevante en múltiples campos, como la visión por computadora y la biología computacional, donde los datos pueden ser representados como grafos, donde los elementos o regiones de interés son nodos y las conexiones entre ellos son aristas. Las GNN utilizan técnicas de propagación de mensajes, donde la información se intercambia entre nodos vecinos, lo que permite que la red aprenda representaciones significativas de la estructura del grafo. Esta capacidad de modelar relaciones no lineales y dependencias espaciales las convierte en una herramienta poderosa para tareas como la segmentación de imágenes, la detección de objetos y la clasificación de escenas, donde la comprensión de la relación entre diferentes partes de los datos es crucial para obtener resultados precisos.
