Neuronales Graphennetz (GNN)
Entdecken Sie, wie Graph Neural Networks (GNNs) die KI mit graphenstrukturierten Daten für die Arzneimittelforschung, soziale Netzwerke, Verkehrsvorhersagen und vieles mehr revolutionieren!
Ein neuronales Netz mit Graphen (Graph Neural Network, GNN) ist ein spezieller Typ eines neuronalen Netzes (NN), das für Schlussfolgerungen aus Daten entwickelt wurde, die als Graph strukturiert sind. Im Gegensatz zu anderen Netzwerken, die mit sequenziellen oder gitterartigen Daten arbeiten, zeichnen sich GNNs durch die Erfassung komplexer Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen Entitäten in einem Graphen aus. Die Hauptstärke von GNNs liegt in ihrer Fähigkeit, Darstellungen zu erlernen, die Informationen über die Verbindungen eines Knotens enthalten, was sie ideal für Aufgaben macht, bei denen Kontext und Beziehungen der Schlüssel zu genauen Vorhersagen sind. Dieser Ansatz ist grundlegend für eine Vielzahl moderner KI-Lösungen.
Wie GNNs funktionieren
GNNs funktionieren durch einen Prozess, der oft als "message passing" oder "neighborhood aggregation" bezeichnet wird. Bei diesem Prozess sammelt jeder Knoten im Graphen Informationen (Merkmale) von seinen unmittelbaren Nachbarn. Diese aggregierten Informationen werden dann verwendet, um die eigene Merkmalsdarstellung des Knotens zu aktualisieren. Dieser Schritt wird über mehrere Ebenen hinweg wiederholt, so dass die Darstellung eines Knotens durch weiter entfernte Knoten im Diagramm beeinflusst werden kann. Durch die Weitergabe von Informationen über die Struktur des Graphen lernt das GNN eine reichhaltige, kontextbewusste Einbettung für jeden Knoten, die sowohl seine eigenen Attribute als auch seine Position innerhalb des Netzwerks kodiert. Diese Fähigkeit, nicht-euklidische Daten zu verarbeiten, ist ein großer Fortschritt auf dem Gebiet des Deep Learning (DL).
Wie sich GNNs von anderen Netzwerken unterscheiden
Es ist wichtig zu verstehen, wie sich GNNs von anderen gängigen neuronalen Netzwerkarchitekturen unterscheiden:
- Faltungsneuronale Netze (CNNs): CNNs sind für gitterförmig strukturierte Daten, wie z. B. Bilder, konzipiert. Sie verwenden Faltungsfilter, um lokale räumliche Hierarchien zu erfassen. Obwohl sie für Aufgaben wie die Objekterkennung (wo Modelle wie Ultralytics YOLO überragend sind) und die Bildklassifizierung leistungsstark sind, können sie die unregelmäßige Struktur von Graphen nicht verarbeiten.
- Rekurrente neuronale Netze (RNNs): RNNs sind auf sequentielle Daten wie Text- oder Zeitreihenanalyse spezialisiert, verarbeiten Eingaben schrittweise und behalten einen internen Zustand bei. Sie sind weniger geeignet für Graphdaten, bei denen die Beziehungen nicht unbedingt sequentiell sind.
- Wissensdiagramm: Während es sich bei beiden um Graphen handelt, ist ein Knowledge Graph in erster Linie eine strukturierte Darstellung von Fakten und Beziehungen, die für die Datenspeicherung, den Abruf und die Schlussfolgerungen verwendet wird. GNNs hingegen sind Modelle für maschinelles Lernen, die Darstellungen aus Graphdaten lernen, um Vorhersageaufgaben zu erfüllen. Ein GNN könnte zum Beispiel mit Daten arbeiten, die in einem Wissensgraphen gespeichert sind.
Anwendungen in der realen Welt
GNNs haben sich aufgrund ihrer Fähigkeit, relationale Daten effektiv zu modellieren, in verschiedenen Bereichen als sehr erfolgreich erwiesen:
- Entdeckung von Arzneimitteln und Cheminformatik: Moleküle können auf natürliche Weise als Graphen dargestellt werden, wobei Atome Knoten und Bindungen Kanten sind. GNNs werden zur Vorhersage molekularer Eigenschaften, potenzieller Wechselwirkungen und der Wirksamkeit bei der Entdeckung von Medikamenten verwendet und beschleunigen die Forschung im Bereich der KI im Gesundheitswesen. Dies ist ein prominenter Anwendungsfall, der von Organisationen wie DeepMind hervorgehoben wird.
- Analyse sozialer Netzwerke: Plattformen wie Facebook und X(ehemals Twitter) erzeugen riesige Graphdaten. GNNs können diese Netzwerke analysieren, um Gemeinschaften zu erkennen(Community Detection), Links vorherzusagen (Freundschaftsvorschläge), einflussreiche Nutzer zu identifizieren und Empfehlungssysteme zu unterstützen.
- Andere Anwendungen: GNNs werden auch in Bereichen wie der Finanzmodellierung zur Erkennung von Betrug, der Optimierung von Routen zur Verkehrsvorhersage, der Verbesserung von Physiksimulationen und der Verbesserung des Infrastrukturmanagements in intelligenten Städten eingesetzt.
Werkzeuge und Rahmenwerke für GNNs
Der Aufbau und das Training von GNNs wird durch mehrere spezialisierte Frameworks ermöglicht, die auf den wichtigsten Deep-Learning-Plattformen aufbauen. Zu den beliebten Bibliotheken gehören:
- PyTorch Geometrisch (PyG): Eine auf PyTorch aufbauende Bibliothek zum Schreiben und Trainieren von GNNs für eine breite Palette von Anwendungen im Zusammenhang mit strukturierten Daten.
- Deep Graph Library (DGL): Eine einfach zu verwendende, leistungsstarke und skalierbare Open-Source-Bibliothek für Deep Learning auf Graphen.
- TensorFlow GNN: Eine Bibliothek von Google, die entwickelt wurde, um graphische neuronale Netze auf der TensorFlow-Plattform aufzubauen.
Diese Tools in Kombination mit Plattformen wie Ultralytics HUB zur Verwaltung von Datensätzen und zur Rationalisierung des Lebenszyklus der Modellbereitstellung versetzen Entwickler in die Lage, komplexe relationale Probleme anzugehen.