Imagine uma cidade onde cada pessoa conversa diariamente com seus vizinhos. Ninguém vê a cidade inteira, mas cada morador forma opiniões a partir dessas conversas. Com o passar dos dias, entretanto, as informações vão se espalhando: você já sabe o que pensa o amigo do seu amigo, e depois o primo do amigo do seu amigo (Figura 1).
Em síntese, nessa cidade, aprender é ouvir, resumir e atualizar-se. É assim que redes neurais gráficas — as Graph Neural Networks (GNNs) — funcionam. Além disso, essas redes apresentam três aspectos que as diferenciam de outras modelos de Machine Learning, tal como sumarizado na Tabela 1.
| Aspecto da GNN | Explicação acessível | Exemplo intuitivo |
| Invariância à permutação | A ordem dos nós não altera o grafo; a GNN deve reconhecer a mesma estrutura mesmo que listada de modos diferentes. | Listas diferentes: [Ana, João, Bia] ou [Bia, Ana, João] → mesma rede de amizades. |
| Graph-in, graph-out | A GNN atualiza as informações internas dos nós, mas mantém todas as conexões originais intactas. | Você muda seus interesses no perfil, mas continua com os mesmos amigos. |
| Passagem de mensagens | Cada nó “ouve” seus vizinhos, resume o que recebeu e atualiza seu estado com base nisso. | É como fofoca: a informação chega em ondas, mas cada nó adapta o conteúdo ao seu próprio estilo — exatamente como as funções de atualização fazem. |
Essa metáfora ajuda a entender a lógica central das GNNs: o conhecimento se forma a partir das relações, não apenas das características isoladas de cada indivíduo.
O que é uma Graph Neural Network? Definição técnica
Uma Graph Neural Network é um modelo de aprendizado de máquina criado para lidar com dados em forma de grafos, isto é, estruturas compostas por nós (entidades) conectados por arestas (relações). Ao contrário de redes tradicionais (CNNs, RNNs), que dependem de formatos rígidos (imagens, textos lineares), as GNNs aprendem com conectividades arbitrárias.
O núcleo é o mecanismo de passagem de mensagens (message passing):
- Coletar informações dos vizinhos.
- Agregar (por soma, média, máximo).
- Atualizar a representação de cada nó.
Empilhar camadas permite que um nó alcance vizinhos mais distantes — amigos de amigos, e assim por diante. Além disso, essa estrutura respeita um princípio matemático importante: a representação do grafo não muda se você trocar a ordem dos nós (i.e., invariância à permutação).
Por que isso importa? A motivação real das Graph Neural Networks
Em muitos fenômenos, o que realmente importa são as relações, não os atributos isolados. Outras formas de redes, como as convolucionais e as recorrentes, não foram feitas para isso.
Há fenômenos que não podem ser representados como tabelas rígidas, mas como grafos fluídos mesmo, caso contrário perde-se informação vital para compreendê-los. Por exemplo, uma molécula existe como ligações entre átomos; uma rede social existe como amizades; o tráfego urbano depende de fluxos entre cruzamentos; textos podem ser vistos como dependências sintáticas entre palavras.
As GNNs se destacam porque trabalham diretamente com relações, e isso permite aplicações muito variadas. Por exemplo, em biologia e química, uma molécula pode ser vista como um grafo em que átomos são nós e ligações químicas são arestas, permitindo prever toxicidade ou reatividade de compostos.
Por outro lado, em redes sociais, elas identificam comunidades, detectam fake news e até inferem possíveis novas conexões entre usuários. Alguns domínios onde GNNs funcionam muito bem incluem:
- Biologia e química molecular.
- Redes sociais e análises comportamentais.
- Infraestrutura urbana e previsão de tráfego.
- Física, astronomia e simulações.
- Recomendação de produtos, conteúdos e interações.
Os três grandes tipos de tarefas das Graph Neural Networks
As aplicações previamente descritas se conectam naturalmente aos três grandes tipos de tarefas que uma GNN executa. Primeiramente, quando buscamos prever algo sobre o grafo inteiro, como a toxicidade de uma molécula completa, trabalhamos com predições de nível do grafo.
Além disso, quando queremos analisar cada nó individualmente, como determinar o papel de cada usuário em uma rede, estamos trabalhando com predições ao nível do nó.
Por fim, no nível da aresta, lidamos com problemas como prever interações entre proteínas ou identificar se uma conexão entre pessoas deve existir. Nesses casos, a estrutura relacional é essencial, e a GNN aprende exatamente isso.
Em situações em que a informação necessária está espalhada pelo grafo, o pooling torna-se central. Em síntese, ele atua reunindo e combinando embeddings de diferentes regiões, permitindo criar um resumo coerente da estrutura. De certo modo, esse processo funciona como “condensar” muitos pequenos insights locais em um entendimento global.
Referências
Hamilton, W. L. (2020). Graph representation learning. Morgan & Claypool.
Yuan, H., Yu, H., Gui, S., & Ji, S. (2020). Explainability in graph neural networks: A taxonomic survey. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 45(5), 5782–5799. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2022.3204236
Zhou, J., Cui, G., Hu, S., Zhang, Z., Yang, C., Liu, Z., Wang, L., Li, C., & Sun, M. (2018). Graph neural networks: A review of methods and applications. AI Open, 1, 57–81. https://doi.org/10.48550/arXiv.1812.08434
Como citar este post
Reis, A. (2025, 19 de novembro). O que são Graph Neural Networks? Blog Psicometria Online. https://blog.psicometriaonline.com.br/o-que-sao-graph-neural-networks
