اكتشف كيف تُحدث شبكات الرسم البياني العصبية (GNNs) ثورة في الذكاء الاصطناعي باستخدام البيانات المهيكلة بالرسوم البيانية لاكتشاف الأدوية والشبكات الاجتماعية والتنبؤ بحركة المرور والمزيد!
تعد الشبكات العصبية البيانية (GNNs) نوعًا قويًا من الشبكات العصبية المصممة خصيصًا للعمل على بيانات الرسم البياني. على عكس الشبكات العصبية التقليدية التي تم تحسينها للبيانات الشبيهة بالشبكة مثل الصور أو التسلسلات، تستفيد الشبكات العصبية البيانية من بنية الرسم البياني لتعلم التمثيلات من العقد وعلاقاتها. وهذه الإمكانية تجعلها مناسبة بشكل استثنائي للمهام التي تكون فيها العلاقات والتفاعلات بين الكيانات أمرًا بالغ الأهمية، مثل تحليل الشبكات الاجتماعية وأنظمة التوصيات واكتشاف الأدوية.
تعمل شبكات GNN في جوهرها من خلال تجميع المعلومات من جيران العقدة لتحديث تمثيل العقدة. تتكرر هذه العملية، التي يُشار إليها غالبًا باسم تمرير الرسائل أو تجميع الجيران، على عدة طبقات، مما يسمح للمعلومات بالانتشار عبر الرسم البياني. يتم تنقيح تمثيل كل عقدة من خلال النظر في ميزات جيرانها وبنية الرسم البياني نفسه. تُمكّن هذه العملية التكرارية شبكات GNN من التقاط الأنماط المعقدة والتبعيات داخل بيانات الرسم البياني. تعتمد شبكات GNN على مبادئ الشبكات العصبية وتكييفها للتعامل مع الطبيعة غير الإقليدية لبيانات الرسم البياني. توجد أنواع مختلفة من شبكات GNNs، ولكل منها نهجها الخاص في التجميع وتعلم التمثيل، مثل شبكات الرسم البياني التلافيفية، وشبكات GraphSAGE، وشبكات انتباه الرسم البياني. للتعمق أكثر في الأسس الرياضية للشبكات العصبية البيانية (GNNs)، يمكن الاطلاع على مصادر مثل هذا الدليل حول الشبكات العصبية البيانية: مراجعة الأساليب والتطبيقات تقدم رؤى شاملة.
تفتح قدرة شبكات GNN على معالجة بيانات الرسوم البيانية مجموعة واسعة من التطبيقات في مجالات متنوعة. فيما يلي بعض الأمثلة:
وتشمل التطبيقات الأخرى أنظمة التوصية حيث يمكن نمذجة تفاعلات المستخدم والعناصر على شكل رسوم بيانية، والكشف عن الاحتيال من خلال تحديد الأنماط الشاذة في شبكات المعاملات، والتنبؤ بحركة المرور في شبكات النقل.
غالبًا ما يتضمن تطوير نماذج GNN ونشرها أطر عمل متخصصة تبسط العملية. PyTorch تعدّ Geometric (PyG ) مكتبة ملحقة شائعة ل PyTorch التي توفر أدوات ووظائف مخصصة لتنفيذ شبكات GNN. هناك إطار عمل آخر يستخدم على نطاق واسع وهو مكتبة الرسم البياني العميق (DGL)، والتي تدعم العديد من خلفيات التعلم العميق وتوفر عمليات رسم بياني فعالة. تعمل منصات مثل Ultralytics HUB على دمج الأساليب القائمة على الرسم البياني بشكل متزايد في بعض مهام الذكاء الاصطناعي، إدراكًا للأهمية المتزايدة لبيانات الرسم البياني في التعلم الآلي.
بينما تتميز شبكات GNNs بتركيزها على بيانات الرسم البياني، إلا أنها مرتبطة بمفاهيم التعلم الآلي الأخرى. على سبيل المثال، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) المستخدمة في الرؤية الحاسوبية، تقوم شبكات GNN أيضًا باستخراج الميزات، ولكنها تقوم بذلك على البيانات المبنية على الرسم البياني بدلاً من الصور. يمكن استخدامها جنبًا إلى جنب مع تقنيات أخرى مثل اكتشاف الكائنات في السيناريوهات التي تكون فيها العلاقات بين الكائنات المكتشفة مهمة. مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، أصبحت الشبكات الشبكية العالمية أداة أساسية بشكل متزايد في مجال التعلم الآلي، حيث تكمل التقنيات الحالية وتتيح حلولاً للبيانات المعقدة والمترابطة.
