[ca] L'evolució de l'aprenentatge computacional i, en particular, el de l'aprenentatge profund, ha accelerat de manera dràstica en els últims anys. Aquesta progressió s'ha vist centrada en l'ús de dades on les seves entitats no tenen cap mena de dependència entre si: no existeixen jerarquies, relacions d'ordre o de dependència. No obstant això, aquest projecte se centra en aquesta llacuna: en l'exploració de l'evolució, context, casos d'ús i tècniques existents per a l'aprenentatge sobre estructures de graf mitjançant xarxes neuronals gràfiques. Per a això, després de repassar la base històrica i teòrica de les xarxes neuronals, s'estudien diferents aproximacions i tipus de problemes que poden ser resolts, per al que s'ofereix una classificació de tipologies de models segons la seva aproximació a l'aprenentatge. D'aquesta manera, es presenten els problemes principals sobre els quals aplicar aquesta particularització de les xarxes neuronals: classificar i predir vèrtexs i nodes d'un graf, catalogar estructures, predir canvis dins del domini o generar grafs segons exemples apresos. Una vegada s'ha fet aquest repàs teòric, s'ha procedit a implementar amb Python models de predicció de nodes mitjançant una aproximació espectral i una altra espacial, així com un exemple de predicció d'enllaços. A més, amb l'objectiu de contrastar els resultats, s'ha realitzat una implementació de classificació de nodes mitjançant un algorisme que no tingui en compte l'estructura. Com a conclusió, es destaca l'alta eficàcia d'aquests models per a la resolució de problemes sense fer ús d'espais euclidians.

[es] La evolución del aprendizaje computacional y, en particular, el del aprendizaje profundo, ha acelerado de manera drástica en los últimos años. Esta progresión se ha visto centrada en el uso de datos donde sus entidades no tienen ningún tipo de dependencia entre sí: no existen jerarquías, relaciones de orden o de dependencia. Sin embargo, este proyecto se centra en dicha laguna: en la exploración de la evolución, contexto, casos de uso y técnicas existentes para el aprendizaje sobre estructuras de grafo mediante redes neuronales gráficas. Para ello, tras repasar la base histórica y teórica de las redes neuronales, se estudian distintas aproximaciones y tipos de problemas que pueden ser resueltos, para lo que se ofrece una clasificación de tipologías de modelos según su aproximación al aprendizaje. De este modo, se presentan los problemas principales sobre los que aplicar esta particularización de las redes neuronales: clasificar y predecir vértices y nodos de un grafo, catalogar estructuras, predecir cambios dentro del dominio o generar grafos según ejemplos aprendidos. Una vez se ha hecho este repaso teórico, se ha procedido a implementar con Python modelos de predicción de nodos mediante una aproximación espectral y otra espacial, así como un ejemplo de predicción de enlaces. Además, con el objetivo de contrastar los resultados, se ha realizado una implementación de clasificación de nodos mediante un algoritmo que no tenga en cuenta la estructura. Como conclusión, se destaca la alta eficacia de estos modelos para la resolución de problemas sin hacer uso de espacios euclídeos.