Descripción: Las Redes Neuronales de Grafos (GNN) son un tipo de red neuronal diseñada específicamente para procesar datos estructurados como grafos. A diferencia de las redes neuronales tradicionales, que operan sobre datos en forma de vectores o matrices, las GNN pueden manejar relaciones complejas y no lineales entre nodos en un grafo. Esto las hace especialmente útiles para tareas donde la estructura de los datos es fundamental, como en redes sociales, sistemas de recomendación y análisis de estructuras en química. Las GNN funcionan mediante la propagación de información a través de los nodos y sus conexiones, permitiendo que cada nodo aprenda no solo de sus características individuales, sino también de las características de sus vecinos. Esta capacidad de capturar la topología del grafo y las interacciones entre nodos es lo que distingue a las GNN de otros modelos de aprendizaje profundo. Además, las GNN son altamente escalables y pueden adaptarse a grafos de diferentes tamaños y densidades, lo que las convierte en una herramienta versátil en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
Historia: Las Redes Neuronales de Grafos comenzaron a ganar atención en la comunidad de investigación a mediados de la década de 2010. Aunque la idea de utilizar grafos en el aprendizaje automático no era nueva, fue en 2017 cuando se publicaron varios trabajos clave que formalizaron el concepto de GNN. Uno de los más influyentes fue el artículo ‘Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks’ de Thomas Kipf y Max Welling, que introdujo el uso de convoluciones en grafos para tareas de clasificación. Desde entonces, el campo ha crecido rápidamente, con numerosas variantes y aplicaciones emergentes.
Usos: Las GNN se utilizan en una variedad de aplicaciones, incluyendo la clasificación de nodos en redes sociales, la predicción de enlaces en grafos, la recomendación de productos y la detección de fraudes. También son útiles en biología computacional para el análisis de estructuras moleculares y en la optimización de redes de transporte. Su capacidad para modelar relaciones complejas las hace ideales para cualquier tarea que implique datos interconectados.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de GNN es su uso en la clasificación de usuarios en plataformas de redes sociales, donde se pueden predecir las preferencias de un usuario basándose en sus conexiones. Otro ejemplo es el uso de GNN en la química para predecir propiedades de moléculas, donde cada átomo se representa como un nodo y los enlaces como aristas del grafo. Además, las GNN se han aplicado en sistemas de recomendación, donde se utilizan para sugerir productos a los usuarios en función de sus interacciones previas.
