Graf Sinir Ağı (GNN)

Grafik Sinir Ağı (GNN), grafik olarak temsil edilen verileri işlemek için tasarlanmış özel bir derin öğrenme mimarisi sınıfıdır. Geleneksel modeller, örneğin Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN'ler) görüntüler gibi ızgara benzeri yapılar için optimize edilmiştir ve Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler) metin veya Zaman Serisi Analizi gibi sıralı verilerde üstünlük sağlarken, GNN'ler Öklid dışı verileri işleme konusunda benzersiz bir yeteneğe sahiptir. Bu, GNN'lerin düğümler (varlıklar) ve kenarlar (ilişkiler) tarafından tanımlanan veri kümeleri üzerinde çalıştıkları ve gerçek dünya ağlarını karakterize eden karmaşık karşılıklı bağımlılıklardan öğrenmelerine olanak tanıdıkları anlamına gelir. GNN'ler, hem bireysel veri noktalarının özelliklerini hem de bunlar arasındaki yapısal bağlantıları yakalayarak, ilişkilerin varlıklar kadar önemli olduğu alanlarda güçlü içgörüler sağlar.

Grafik Sinir Ağları Nasıl Çalışır?

GNN'nin arkasındaki temel mekanizma, genellikle "mesaj aktarımı" veya komşuluk toplaması olarak adlandırılan bir süreçtir. Bu çerçevede, grafikteki her düğüm, yakın komşularından bilgi toplayarak kendi temsilini günceller. Model eğitimi sırasında, ağ düğümün özelliklerini yerel komşuluğunun topolojisiyle birlikte kodlayan etkili gömüler(yoğun vektör temsilleri) üretmeyi öğrenir.

Birden fazla işleme katmanı sayesinde, bir düğüm sonunda grafikte daha uzak mesafelerden gelen bilgileri dahil edebilir ve böylece "algılama alanını" etkili bir şekilde genişletebilir. Bu, modelin daha büyük yapı içindeki bir düğümün bağlamını anlamasını sağlar . PyTorch ve Deep Graph Library (DGL) gibi modern çerçeveler, bu karmaşık mesaj aktarım şemalarının uygulanmasını kolaylaştırarak, geliştiricilerin sıfırdan başlamadan sofistike grafik tabanlı uygulamalar oluşturmalarını sağlar .

GNN'ler ve Diğer Sinir Mimarileri

GNN'lerin kendine özgü rolünü anlamak için, bunları AI alanında bulunan diğer yaygın sinir ağı (NN) türlerinden ayırmak yararlıdır:

• Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN'ler): Bunlar, görüntü sınıflandırma veya nesne algılama gibi görsel görevler için altın standarttır. Ultralytics gibi modeller, sabit ızgara piksel verilerini işlemek için CNN'lere dayanır. Ancak CNN'ler, her düğüm için komşu sayısı değişen düzensiz yapılarla başa çıkmakta zorlanır.
• Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler): RNN'ler girdileri belirli bir sırayla işler, bu da onları dil görevleri veya Doğal Dil İşleme (NLP) için ideal hale getirir. Buna karşılık, GNN'ler, ilişkilerin katı bir şekilde zamansal veya sıralı değil, uzamsal veya ilişkisel olduğu verileri işler. .
• Bilgi Grafiği: Bilgi grafiği, gerçeklerin (varlıklar ve ilişkiler) yapılandırılmış bir veritabanıdır; GNN ise bu tür yapılardan öğrenmek için kullanılan hesaplama modelidir. GNN'ler, bağlantı tahmini gibi görevleri gerçekleştirmek için sıklıkla bilgi grafiklerinin üzerine yerleştirilir ve genellikle Arama ile Güçlendirilmiş Üretim (RAG) boru hatlarını geliştirir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Keyfi ilişkileri modelleme yeteneği, GNN'leri çeşitli yüksek etkili endüstrilerde vazgeçilmez kılmaktadır:

1. İlaç Keşfi ve Sağlık Hizmetleri: İlaç endüstrisinde, kimyasal moleküller doğal olarak atomların düğümler ve bağların kenarlar olduğu grafikler olarak temsil edilir. GNN'ler , moleküler özellikleri tahmin ederek ve protein etkileşimlerini simüle ederek sağlık hizmetlerinde AI'yı dönüştürmektedir. Google AlphaFold gibi yenilikler, biyolojik yapıları anlamada geometrik derin öğrenmenin gücünü vurgulamaktadır. İlaç Keşfi ve Sağlık Hizmetleri: İlaç endüstrisinde, kimyasal moleküller doğal olarak
2. Sosyal Ağ Analizi ve Öneri: Platformlar, kullanıcı etkileşimlerinin geniş ağlarını analiz etmek için GNN'leri kullanır. Kullanıcıları düğümler, arkadaşlıkları veya beğenileri ise kenarlar olarak modelleyerek, bu ağlar içerik, ürün veya bağlantılar öneren Öneri Sistemlerini destekler. Pinterest'in GraphSage'inde kullanılan yöntemlere benzer bu yaklaşım, milyarlarca etkileşime etkili bir şekilde ölçeklenebilir.
3. Lojistik ve Trafik Tahmini: Lojistikte yapay zeka, yol ağlarını kavşakların düğümler ve yolların kenarlar olduğu grafikler olarak ele alır. GNN'ler, farklı yol segmentleri arasındaki uzamsal bağımlılıkları analiz ederek trafik akışını tahmin edebilir ve teslimat rotalarını optimize edebilir, bu da basit istatistiksel temel değerlerin çok üzerinde bir performans sağlar.

Grafik Kavramlarını Görme Yapay Zekası ile Entegre Etmek

Grafik Sinir Ağları, çok modlu boru hatlarına giderek daha fazla entegre edilmektedir. Örneğin, kapsamlı bir sistem, görüntü segmentasyonunu kullanarak bir sahnedeki farklı nesneleri tanımlayabilir ve ardından bir GNN kullanarak bu nesneler arasındaki uzamsal ilişkileri (genellikle "Sahne Grafiği" olarak adlandırılır) analiz edebilir. Bu, görsel algı ile mantıksal akıl yürütme arasındaki boşluğu doldurur.

Aşağıdaki Python , Vision AI ile grafik yapıları arasında köprü kurmayı göstermektedir. Bu örnekte Ultralytics YOLO26 detect için model, düğüm görevi görür ve temel bir grafik yapısı hazırlar. torch.

import torch
from ultralytics import YOLO

# Load the latest YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Run inference on an image to find entities (nodes)
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Extract box centers to serve as node features
# Format: [center_x, center_y] derived from xywh
boxes = results[0].boxes.xywh[:, :2].cpu()
x = torch.tensor(boxes.numpy(), dtype=torch.float)

# Create a hypothetical edge index connecting the first two objects
# In a real GNN, edges might be defined by distance or interaction
edge_index = torch.tensor([[0, 1], [1, 0]], dtype=torch.long)

print(f"Graph constructed: {x.size(0)} nodes (objects) and {edge_index.size(1)} edges.")

Bu karmaşık süreçler için gerekli veri kümelerini yönetmek isteyen geliştiriciler, sistemin görme bileşenleri için açıklama ve eğitim iş akışlarını basitleştiren Ultralytics kullanabilirler. Mühendisler, sağlam görme modellerini GNN'lerin ilişkisel muhakemesi ile birleştirerek, çevrelerindeki dünyayı daha iyi anlayan bağlam farkında otonom sistemler oluşturabilirler. GNN'ler, yapay zeka sistemlerinin karmaşık verileri anlamasına ve yorumlamasına olanak tanıyan güçlü araçlardır. Bu teknolojinin, gelecekte daha akıllı ve verimli sistemler geliştirilmesinde önemli bir rol oynayacağına inanıyoruz.