Grafos y Redes Neuronales: Cómo la IA Transforma las Conexiones en Valor

Descubre las principales tipologías de grafos y su importancia en inteligencia artificial. Aprende cómo estas estructuras clave optimizan las conexiones y el análisis de datos.

En la era digital actual, donde los datos fluyen y se generan en cantidades inimaginables y a velocidades vertiginosas, la capacidad de entender y analizar las conexiones entre diferentes elementos se ha vuelto crucial. ¿Cómo podemos dar sentido a toda esta maraña de datos?

Imagina poder visualizar la red de interacciones en una plataforma social o desentrañar las complejas relaciones financieras de una institución bancaria. Aquí es donde entran en juego los grafos, una herramienta matemática que se ha convertido en la columna vertebral de innovaciones tecnológicas como las Redes Neuronales de Grafos (GNNs, por sus siglas en inglés).

Estos modelos no solo están revolucionando la inteligencia artificial, sino que también están abriendo nuevas fronteras en sectores como el financiero, permitiendo un análisis de datos más profundo y significativo. En este artículo te explicamos qué son las GNNs, su aplicación en el sector financiero y cómo usamos esta innovadora tecnología en CaixaBank Tech.

¿Qué es un grafo?

Un grafo es una estructura matemática que se utiliza para modelar relaciones entre diferentes elementos. Para visualizarlo, imagina que tienes un grupo de amigos y quieres representar quiénes son amigos de quién. Cada amigo se convierte en un nodo, y cada relación de amistad es una arista o enlace que conecta dos nodos. Esta representación te permite visualizar y analizar cómo se interconectan los amigos dentro del grupo.

Un ejemplo cotidiano lo encontramos en las redes sociales. En plataformas como Facebook o Instagram, los usuarios interactúan de diversas maneras: enviando mensajes, dando «likes» a publicaciones o asistiendo a eventos. Aquí, cada usuario es un nodo, y cada tipo de interacción es una arista. Por ejemplo, si el usuario A es amigo del usuario B, y a su vez B es amigo de C, podemos representarlo en un grafo donde A está conectado a B, y B está conectado a C, a través de aristas que representan la “amistad”.

Tipos de Grafos: Estructuras Esenciales en IA

Ahora bien, los grafos no son todos iguales, pueden ser homogéneos o heterogéneos. En los homogéneos, todos los nodos y aristas son del mismo tipo, como en una red social simple donde solo representamos amistades entre personas. En cambio, en los heterogéneos, los nodos y las aristas pueden representar diferentes tipos de entidades y relaciones. Por ejemplo, en una red social, los nodos pueden representar usuarios, publicaciones y eventos, mientras que las aristas pueden representar amistades, seguidores, «likes» y participaciones en eventos, creando una red de interrelaciones rica y compleja.

Además, es importante distinguir entre grafos dirigidos y no dirigidos. En un grafo dirigido, las aristas tienen una dirección, como un “like” o mensaje enviado de un usuario a otro; y en un grafo no dirigido, las aristas no tienen dirección, como una amistad mutua entre dos usuarios (la relación es bidireccional y simétrica).

A continuación, vemos un ejemplo de grafo de red social que tiene nodos y relaciones heterogéneas (usuarios, publicaciones y eventos) y aristas con direccionalidad.

Ejemplo de grafo (heterogéneo y dirigido) que representa las interacciones entre usuarios en una red social.

 

Como podemos ver, los grafos nos permiten representar los datos y sus interconexiones de manera mucho más rica y con muchos matices. Estas representaciones permiten entender cómo interactúan diferentes elementos dentro de una red, ya sea una red social o una red financiera, proporcionando una visión más clara de las dinámicas y relaciones entre ellos.

Sin embargo, para poder entrenar modelos sobre estos grafos necesitamos adaptar los algoritmos de machine learning tradicionales para poder trabajar con nodos y aristas, ¡y aquí es donde entran en juego las Graph Neural Networks!

¿Qué son las Redes Neuronales de Grafos (GNNs)?

Las Redes Neuronales de Grafos (GNNs) son algoritmos de machine learning diseñados para trabajar directamente con datos en formato de grafos, en lugar de los tradicionales formatos tabulares, como las filas y columnas de una hoja de cálculo.

A diferencia de los modelos tradicionales que analizan cada dato de forma aislada, las GNNs capturan la información a través de las conexiones entre los datos. Esto es posible gracias a que combinan técnicas de aprendizaje profundo con teoría de grafos, permitiendo entender tanto las estructuras locales (p.e. la relación entre un usuario y sus amigos cercanos) como las globales (comunidades o grupos en una red social).

¿Cómo funcionan las GNNs?

El principio fundamental detrás de las GNNs es el “paso de mensajes” (message passing), que se puede imaginar como una conversación constante entre los elementos de un grafo. Así es como funciona:

1. Agregación de información: Cada nodo (como un usuario en una red social) recopila información de sus nodos vecinos inmediatos (sus amigos).
2. Actualización de conocimiento: El nodo utiliza esta información para actualizar su propio estado o representación interna. Es como si, al conocer las opiniones de tus amigos, ajustarás tu propia perspectiva.
3. Repetición del proceso: Este intercambio y actualización se repite varias veces, permitiendo que la información fluya a través de toda la red. Así, incluso si no estás directamente conectado con alguien, la información puede llegar a ti a través de intermediarios.

Ejemplo visual de cómo un nodo mejora su predicción agregando la información de sus vecinos que fluye por el grafo.

Este proceso permite que las GNNs capturen relaciones complejas y dependencias de alto nivel entre los nodos, lo que es especialmente útil en redes grandes y densamente conectadas. De todas formas, surgen retos de escalabilidad con estos modelos, sobre todo en grafos con millones y millones de usuarios, y por este motivo han aparecido propuestas y modificaciones de las GNNs con tal de hacerlas más eficientes en aplicaciones reales a gran escala.

GraphSAGE: Ampliando el Alcance de las GNNs

Una vez que entendemos cómo las Redes Neuronales de Grafos (GNNs) capturan y procesan las relaciones entre datos interconectados, surge la pregunta: ¿cómo aplicamos estas técnicas a grafos de gran escala, como las redes sociales con millones de usuarios?

Aquí es donde entra en acción GraphSAGE (Graph Sample and Aggregate), una de las variantes más populares de las GNNs. GraphSAGE es un método innovador que permite entrenar eficientemente GNNs en grafos grandes mediante el muestreo y la agregación de información de nodos vecinos.

En términos sencillos, GraphSAGE funciona así:

• Muestreo de vecinos: En lugar de analizar todos los nodos vecinos (lo cual sería computacionalmente costoso), GraphSAGE selecciona una muestra aleatoria de vecinos para cada nodo. Esto simplifica mucho los cálculos y permite escalar a grafos más grandes.
• Agregación de información: Combina la información de los nodos muestreados para actualizar la representación del nodo central. Este proceso permite capturar las características esenciales de su entorno local.

Además, una de las claves de de GraphSAGE es su capacidad inductiva, lo cual significa que puede generar representaciones para nodos que no se han visto durante el entrenamiento del modelo. Esto es especialmente útil en escenarios donde el grafo cambia constantemente, como cuando se agregan nuevos usuarios o se crean nuevas conexiones en una red social.

Aplicaciones prácticas de las GNNs: Desde Spotify hasta las Proteínas

¿Y dónde tienen aplicación las GNNs? Pues un ejemplo claro de cómo las GNNs impactan nuestra vida diaria es en los sistemas de recomendación de productos. Plataformas como Spotify, Pinterest y Amazon utilizan GNNs para entender mejor las relaciones entre usuarios y contenidos. ¿Alguna vez te has preguntado cómo estas plataformas saben exactamente qué recomendarte? Al analizar cómo interactúan los usuarios con diferentes canciones, imágenes o productos, las GNNs pueden recomendarte de manera más precisa aquello que podría interesarte, basándose no solo en tus preferencias, sino también en las de usuarios similares conectados a ti.

Otro ejemplo interesante se encuentra en el análisis de proteínas. Las GNNs se utilizan para modelar y predecir las interacciones entre proteínas, lo cual es crucial para entender procesos biológicos complejos y desarrollar nuevos fármacos. Al tratar cada los átomos y moléculas como nodos y los vínculos entre estas como aristas, las GNNs permiten identificar patrones y relaciones de las estructuras que ayudan a descubrir cómo se comportan ciertas moléculas o cómo se podrían inhibir interacciones perjudiciales para la salud.

Impulsando la innovación en CaixaBank Tech

En CaixaBank Tech, como impulsores de la innovación financiera, trabajamos en integrar las GNN en diversas áreas para mejorar sus servicios y operaciones, permitiéndonos mejorar procesos, tomar decisiones más informadas y, en última instancia, crear productos y servicios que marquen la diferencia.

Por ejemplo, estamos investigando cómo aplicar las GNNs en el campo de la ciberseguridad, por ejemplo, para la detección de anomalías en el tráfico de red. Al modelar las conexiones entre diferentes dispositivos y usuarios en nuestra red como un grafo, las GNNs pueden identificar patrones inusuales o sospechosos que podrían indicar una amenaza. Esto nos permite detectar posibles ciberataques antes de que causen daños significativos, protegiendo así tanto nuestros sistemas como la información de nuestros clientes.

En resumen, los grafos y las GNNs son herramientas poderosas que nos permiten explorar y entender las conexiones entre datos. Con aplicaciones que van desde sistemas de recomendación hasta ciberseguridad, su capacidad para analizar relaciones complejas está revolucionando múltiples sectores, y el sector financiero no es una excepción. El potencial de las GNNs es inmenso y está en continuo desarrollo, y a medida que los grafos y los datos crecen en complejidad, las GNNs serán cada vez más esenciales para extraer valor.

¡El futuro de los datos interconectados es prometedor, y las GNNs son la llave para desbloquear su máximo potencial!