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
- Geometric Deep Learning além de grafos: malhas, manifolds e espaços não-euclidianos
- 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: Redes Neurais de Grafos (GNN)
Arquiteturas, teoria e prática de GNNs (GCN, GraphSAGE, GAT, transformers para grafos), incluindo limites, suposições e comparativos.
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O avanço explosivo das Redes Neurais de Grafos (GNNs) nos últimos anos não foi impulsionado apenas por avanços teóricos. O fator decisivo foi a ciência aberta. Através de frameworks reutilizáveis como PyG e DGL, e benchmarks padronizados como o OGB, o ecossistema open source transformou a teoria dos grafos de um nicho acadêmico em uma…
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Hoje, ferramentas como GraphSAGE e GAT são padrão na indústria. Mas de onde elas vieram? A fundação de todo o campo de GNNs foi estabelecida em 2009, em um artigo seminal de Franco Scarselli e colegas. Eles propuseram a primeira arquitetura formal capaz de aprender em grafos arbitrários, introduzindo conceitos de “estado” e “convergência” que…
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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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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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GNNs como GCN e GAT são poderosas, mas têm uma limitação: elas “pensam” localmente, agregando informações apenas dos vizinhos imediatos. E se precisarmos capturar interações de longo alcance em um grafo? É aqui que entram os Graph Transformers. Inspirados no sucesso dos Transformers em NLP e Visão Computacional, eles trazem atenção global para os grafos,…
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Graph Neural Networks (GNNs) são incrivelmente poderosas, mas muitas vezes operam como “caixas-pretas”. Em aplicações críticas como detecção de fraudes ou diagnóstico médico, não basta saber o que o modelo previu; precisamos saber por quê. É aqui que entra a Explicabilidade de GNNs (Explainable AI – XAI for Graphs). Métodos como GNNExplainer buscam identificar o…
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Resumo — Arquiteturas de microserviços são poderosas, mas complexas. Uma falha em um serviço pode derrubar dezenas de outros. E se pudéssemos prever novas interações problemáticas antes que elas causem incidentes? Uma pesquisa recente (aceita no ICPE 2025) explora o uso de Graph Neural Networks (GNNs), especificamente a Graph Attention Network (GAT), para modelar o…
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Fraudadores não agem sozinhos. Eles operam em redes, usando um emaranhado de contas, cartões, dispositivos e e-mails para esconder suas trilhas. Modelos de ML tradicionais, que olham para transações de forma isolada, falham em ver a “conspiração”. A detecção de fraudes moderna é um problema de grafos. Este post explica como modelamos o ecossistema de…