Construiré redes neuronales gráficas en tensorflow y pytorch.

Las redes neuronales de grafos han ido más allá de la clasificación básica. En 2026, el valor real está en transformers de grafos (mejor en dependencias a largo plazo) y en sistemas híbridos GNN-LLM que combinan la estructura del grafo con el razonamiento en lenguaje para GraphRAG, razonamiento en grafos de conocimiento y datos relacionales a gran escala. Yo desarrollo ambos.

Lo que ofrezco:

• Modelos personalizados de GNN y transformers de grafo para clasificación de nodos/enlaces/grafos, usando GCN/GAT/GraphSAGE o arquitecturas de transformers más recientes, adaptados a tus datos
• Híbridos GNN-LLM, pipelines de GraphRAG y recuperación consciente de estructura
• Generación de moléculas con GNNs, síntesis de redes, generación de datos estructurados
• Preprocesamiento de datos, construcción de grafos y ajuste incluido en la entrega

Impacto real: las empresas que incorporan la estructura del grafo en sistemas de recomendación y recuperación han reportado mejoras significativas en precisión y rendimiento varias veces superiores a los enfoques planos y sin estructura.

Por qué yo: con experiencia en ML de producción, evalúo si tu problema necesita GNNs, transformers de grafo o un sistema híbrido antes de construir algo.

Envíame tus datos y tu objetivo, y te diré qué es lo que mejor encaja.