# Ep 14: Redes Neuronales que Aprenden sobre Moléculas

Episodio de [Variabilis](https://escuchario.semeescucha.es/podcast/variabilis), de Cápsulas de Inteligencia Artificial y Machine Learning.

- Publicado: 21 de abril de 2026
- Duración: 25 min
- Temporada 8, episodio 11
- Audio: https://anchor.fm/s/10e3c84e4/podcast/play/118820516/https%3A%2F%2Fd3ctxlq1ktw2nl.cloudfront.net%2Fstaging%2F2026-3-21%2Fe34ac7d0-c9a8-b29c-4647-86bb66515581.mp3
- Página: https://escuchario.semeescucha.es/podcast/variabilis/episodio/1893657-ep-14-redes-neuronales-que-aprenden-sobre-moleculas

## Sobre este episodio

Hoy entramos a un episodio que puede sonar intimidante: química cuántica. Pero no te preocupes; el verdadero tema es mucho más general y fascinante: ¿cómo hacemos que una red neuronal aprenda sobre grafos ? Este paper de 2017 introdujo el framework MPNN (Message Passing Neural Network), que unificó varias arquitecturas de Graph Neural Networks bajo un solo lenguaje. Y aunque el caso de uso es predecir propiedades de moléculas, la idea es tan general que hoy se usa en redes sociales, sistemas de recomendación, física simulada, y más.

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