Este relatório abordou técnicas avançadas em aprendizado de maquina, focando em programação genetica e redes neurais para grafos, com ênfase em um artigo na area publicado recentemente. Reproduzimos as técnicas descritas, identificando problemas e melhorias, gerando avanços nos resultados obtidos anteriormente. Descobrimos que, apesar dos desafios em complexidade computacional e representação de dados, estas técnicas tem potencial para resolver certos problemas. Destacamos as redes neurais hiperbólicas pela sua eficácia em representar dados hierárquicos e grafos e large language models. Concluímos que a continuação da pesquisa pode trazer avanços significativos no aprendizado de maquina e modelagem de dados complexos, principalmente para problemas de otimização.