Probabilistic Graph Neural Inference for circular manufacturing supply chains for extreme data sparsity scenarios

El autor relata un momento de revelación al modelar cadenas de suministro de fabricación circular con GNNs y datos extremadamente escasos. La clave fue aceptar la incertidumbre a través de técnicas de inferencia probabilística para superar las limitaciones de los modelos tradicionales.