La inteligencia artificial aplicada a grafos: Graph Neural Networks

Los grafos son un conjunto de objetos (llamados nodos) y las relaciones entre ellos (aristas). Los grafos son muy populares para representar mapas, moléculas o conexiones en una red de computadores, entre otras aplicaciones. Sin embargo y hasta hace poco no existían redes neuronales capaces de trabajar con grafos, esto ha limitado la aplicabilidad de la inteligencia artificial en muchos campos industriales. Las «Graph Neural Networks» (GNN) fueron propuestas recientemente para solucionar este problema y han revolucionado muchos campos del conocimiento.

En esta masterclass veremos qué son las GNNs y sus aplicaciones más populares. Además y mediante una DEMO PRÁCTICA implementaremos una GNN usando el framework IGNNITION (https://ignnition.org). Este framework no requiere conocimientos de programación en Tensorflow o Pytorch.

Dirigida a:

Personas interesadas en los grafos y la IA.
Es necesario un conocimiento básico de matemáticas y de IA para poder seguir la charla.

Programa

– Qué son las “Graph Neural Networks”
– Aplicaciones de las “Graph Neural Networks”
– Práctica con una “Graph Neural Networks” usando el framework IGNNITION (https://ignnition.org).

Masterclass impartida por IDEAI-UPC

[descargas tipo="masterclass"]

Impartido por:

Albert Cabellos, profesor en la Universidad Politécnica de Cataluña, miembro de IDEAI.
Albert Cabellos es catedrático en el Departamento de Arquitectura de Computadores de la Universidad Politécnica de Catalunya, ICREA y miembro de IDEAI. Albert ha sido profesor visitante en MIT (Boston), UC Berkeley (San Francisco), KTH (Estocolmo) y NII (Japón) así como científico visitante en Cisco y Agilent Technologies.
Albert investiga cómo aplicar la IA a las infraestructuras de telecomunicaciones.
Miguel Ferriol, estudiante de doctorado en la Universidad Politécnica de Cataluña, miembro de IDEAI. Miquel Ferriol-Galmés received his B.Sc. degree in Computer science and his M.Sc. degree in Data Science respectively en 2018 y 2020 de la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC). He currently pursuing en Ph.D. at the Barcelona Neural Networking Center (BNN-UPC). Las principales investigaciones interes están en la aplicación de Graph Neural Networks para el Network Modeling and Optimization, así como en la aplicación de blockchain a las networks.