Graph Neural Network (GNN)
Una Graph Neural Network (GNN) es una red neuronal diseñada para procesar datos organizados en grafos, donde los nodos representan entidades y las aristas representan relaciones. A diferencia de las CNN o RNN, que trabajan con imágenes o secuencias, las GNN permiten aprender directamente de estructuras relacionales complejas.
Contexto
El auge de las GNN responde a la necesidad de trabajar con datos relacionales en campos como los medios sociales, la biología molecular y los sistemas de transporte. Su funcionamiento se basa en el message passing, un proceso iterativo en el que cada nodo actualiza su estado en función de la información de sus vecinos.
Ejemplos de aplicación
- Sistemas de recomendación: sugerir contenidos o productos a partir de grafos de usuarios.
- Detección de fraude: identificar patrones sospechosos en redes financieras.
- Química computacional: predecir propiedades de moléculas y posibles fármacos.
- Procesamiento del lenguaje natural: representar dependencias sintácticas o semánticas en textos.
Ventajas y limitaciones
- ✅ Capturan estructuras complejas no euclidianas.
- ✅ Resultados de vanguardia en problemas de grafos.
- ❌ Coste computacional elevado para grafos grandes.
- ❌ Problema de sobre-suavizado en arquitecturas profundas.
Las GNN han transformado la forma en que la IA aborda problemas donde las relaciones importan tanto como los elementos individuales. En un grafo de usuarios, por ejemplo, no basta con describir cada perfil: es clave entender cómo las conexiones influyen en el comportamiento colectivo. Con el paso iterativo de mensajes, cada nodo aprende un estado que resume tanto su propia información como la de su vecindario.
Más allá de los usos clásicos en química o detección de fraude, hoy en día las GNN se aplican en procesamiento del lenguaje natural (por ejemplo, modelando dependencias gramaticales) y en sistemas de transporte inteligente, donde ayudan a predecir congestiones o a optimizar rutas.
El gran desafío es la escalabilidad. Los grafos reales pueden tener millones de nodos y aristas, lo que obliga a usar técnicas de muestreo o aproximación. Además, la investigación actual trabaja en evitar el sobre-suavizado, introduciendo mecanismos como atenciones jerárquicas o capas residuales. A pesar de estas dificultades, las GNN se consideran un paso clave hacia modelos más explicativos y conectados con la estructura del mundo real.
📚 Referencias
- Zhou, J. et al. (2020). Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications. AI Open.
