GrafoLab
Laboratório dedicado à pesquisa e divulgação científica sobre grafos e Redes Neurais de Grafos (GNNs), explorando aplicações em inteligência artificial, ciência de dados e aprendizado de máquina.
posts recentes
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- Graph Databases vs. Graph Algorithms: Quando Armazenar não é Analisar
- Detecção de Anomalias em Grafos: Além da Classificação Supervisionada
- Grafos Temporais na Prática: Quando Relações Têm Ordem e Duração
- Do Grafo ao Mercado: Como Grafos Estão Transformando o Sistema Financeiro Global
Categoria: Aplicações & Estudos de Caso
Casos práticos em recomendação, busca, segurança/fraude, bioinformática, redes de comunicação e outros domínios.
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Você já ouviu que “instalar o Neo4j vai resolver nossas fraudes”? Essa é uma das confusões mais comuns no mercado. Embora bancos de dados de grafos sejam ferramentas incríveis de infraestrutura, eles são apenas o “depósito” das relações. Para extrair inteligência, prever comportamentos ou detectar anomalias, precisamos da camada de algoritmos e Graph ML. Este…
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A maioria dos sistemas de IA depende de rótulos históricos para aprender. Mas o que acontece quando enfrentamos fraudes inéditas, falhas raras ou ataques que nunca vimos antes? É aqui que a detecção de anomalias em grafos se destaca. Em vez de perguntar “o que é isso?”, o foco muda para “o que é estranho?”.…
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O sistema financeiro é, por definição, uma rede de conexões. Dinheiro, identidades e riscos não existem em isolamento; eles fluem através de relacionamentos complexos entre pessoas, contas, empresas e dispositivos. Este post explora como a tecnologia de grafos está se tornando a espinha dorsal da detecção de lavagem de dinheiro (AML), da prevenção a fraudes…
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A desinformação não se espalha no vácuo; ela viaja através de redes de pessoas. Por isso, combater fake news não é apenas uma questão de checar fatos (fact-checking), mas de entender a estrutura de quem compartilha. Modelar redes sociais como grafos nos permite identificar comunidades coordenadas, detectar robôs (bots) através de sua topologia e mapear…
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Por 50 anos, o “problema do dobramento de proteínas” foi um dos grandes desafios abertos da biologia. Como prever a forma 3D de uma proteína apenas olhando para sua sequência linear de aminoácidos? A resposta veio com o AlphaFold, da DeepMind. O que poucos notam é que o segredo por trás dessa revolução é a…
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O LinkedIn vai muito além de conectar pessoas. Sua verdadeira força está em recomendar empregos e, de forma proativa, as habilidades que você precisa aprender. Isso é possível através de um massivo grafo heterogêneo (ou “grafo de carreira”) que conecta Usuários, Habilidades (Skills), Empresas, Vagas e Instituições de Ensino. Este post explora como essa estrutura…
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Como aplicativos de navegação, como o Apple Maps ou Google Maps, calculam a rota mais rápida e o tempo exato de chegada (ETA)? A resposta é pura teoria dos grafos. A rede de ruas de uma cidade é modelada como um grafo ponderado gigante, onde interseções são nós e as ruas são arestas. O “melhor”…
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Sistemas de detecção de fraude são como um castelo de cartas: precisam ser constantemente reajustados. Por quê? Porque os fraudadores mudam suas táticas todos os dias. Um modelo de Inteligência Artificial treinado hoje pode ser obsoleto em seis meses. Esse problema tem um nome: “Deriva de Dados” (Data Drift).
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Quando você reserva um Airbnb, a plataforma não está apenas te mostrando imóveis parecidos com os que você já viu. Ela está tentando resolver um problema muito mais complexo: “Em qual anfitrião desconhecido você confiaria para passar a noite?” e “Qual hóspede eu, como anfitrião, me sentiria seguro em receber?”. Esse desafio de confiança e…