شبكة الرسم البياني العصبية (GNN)

الشبكة العصبية للرسم البياني (GNN) هي نوع متخصص من الشبكات العصبية (NNN ) مصممة لأداء الاستدلال على البيانات المهيكلة على شكل رسم بياني. على عكس الشبكات الأخرى التي تعمل على البيانات المتسلسلة أو الشبيهة بالشبكات، تتفوق شبكات GNN في التقاط العلاقات المعقدة والتبعيات بين الكيانات في الرسم البياني. تكمن القوة الأساسية لشبكات GNNs في قدرتها على تعلم التمثيلات التي تتضمن معلومات حول اتصالات العقدة، مما يجعلها مثالية للمهام التي يكون فيها السياق والعلاقات أساسية لإجراء تنبؤات دقيقة. هذا النهج أساسي لمجموعة متنوعة من حلول الذكاء الاصطناعي الحديثة.

كيفية عمل شبكات GNNs

تعمل شبكات GNNs من خلال عملية تسمى غالبًا "تمرير الرسائل" أو "تجميع الجوار". في هذه العملية، تقوم كل عقدة في الرسم البياني بجمع المعلومات (الميزات) من جيرانها المباشرين. ثم يتم استخدام هذه المعلومات المجمّعة لتحديث تمثيل الميزة الخاصة بالعقدة. تتكرر هذه الخطوة عبر طبقات متعددة، مما يسمح بتأثر تمثيل العقدة بالعقد الأبعد في الرسم البياني. من خلال نشر المعلومات عبر بنية الرسم البياني، تتعلم شبكة GNN تضمينًا ثريًا مدركًا للسياق لكل عقدة ترمز إلى سماتها الخاصة وموقعها داخل الشبكة. تُعد هذه القدرة على معالجة البيانات غير الإقليدية تقدمًا كبيرًا في مجال التعلم العميق (DL).

كيف تختلف شبكات GNNs عن الشبكات الأخرى

من المهم أن نفهم كيف تختلف شبكات GNN عن غيرها من بنيات الشبكات العصبية الشائعة:

• الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs): صُممت الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) للبيانات ذات البنية الشبكية، مثل الصور. وهي تستخدم المرشحات التلافيفية لالتقاط التسلسلات الهرمية المكانية المحلية. على الرغم من قوتها في مهام مثل اكتشاف الأجسام (حيث تتفوق نماذج مثل Ultralytics YOLO ) وتصنيف الصور، إلا أنها لا تتعامل بطبيعتها مع البنية غير المنتظمة للرسوم البيانية.
• الشبكات العصبية المتكررة (RNNs): تتخصص الشبكات العصبية المتكررة في البيانات المتسلسلة مثل تحليل النصوص أو السلاسل الزمنية، حيث تعالج المدخلات خطوة بخطوة وتحافظ على حالة داخلية. وهي أقل ملاءمة لبيانات الرسم البياني حيث لا تكون العلاقات متسلسلة بالضرورة.
• الرسم البياني المعرفي: في حين أن كلاهما يتضمن رسوماً بيانية، فإن الرسم البياني المعرفي هو في المقام الأول تمثيل منظم للحقائق والعلاقات المستخدمة لتخزين البيانات واسترجاعها والاستدلال عليها. أما شبكات GNN، من ناحية أخرى، فهي نماذج تعلم آلي تتعلم التمثيلات من بيانات الرسم البياني لأداء مهام تنبؤية. يمكن لشبكة GNN، على سبيل المثال، أن تعمل على البيانات المخزنة ضمن رسم بياني معرفي.

التطبيقات الواقعية

وقد أظهرت شبكات GNN نجاحًا كبيرًا في مختلف المجالات نظرًا لقدرتها على نمذجة البيانات العلائقية بفعالية:

• اكتشاف الأدوية والمعلوماتية الكيميائية: يمكن تمثيل الجزيئات بشكل طبيعي كرسوم بيانية، حيث تكون الذرات هي العقد والروابط هي الحواف. تُستخدم شبكات GNNs للتنبؤ بالخصائص الجزيئية والتفاعلات المحتملة والفعالية في عملية اكتشاف الأدوية، مما يسرع من الأبحاث في مجال الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية. هذه حالة استخدام بارزة أبرزتها منظمات مثل DeepMind.
• تحليل الشبكات الاجتماعية: تقوم منصات مثل فيسبوك وX(تويتر سابقًا) بتوليد بيانات رسومات بيانية هائلة. يمكن لشبكات GNN تحليل هذه الشبكات لاكتشاف المجتمعات(اكتشاف المجتمع)، والتنبؤ بالروابط (اقتراحات الأصدقاء)، وتحديد المستخدمين المؤثرين، وتشغيل أنظمة التوصيات.
• تطبيقات أخرى: يتم تطبيق الشبكات الشبكية العالمية أيضًا في مجالات مثل النمذجة المالية للكشف عن الاحتيال، وتحسين الطرق للتنبؤ بحركة المرور، وتعزيز المحاكاة الفيزيائية، وتحسين إدارة البنية التحتية في المدن الذكية.

الأدوات والأطر الخاصة بشبكات GNNs

يمكن الوصول إلى بناء شبكات GNN وتدريبها من خلال العديد من الأطر المتخصصة المبنية على منصات التعلم العميق الرئيسية. تشمل المكتبات الشائعة ما يلي:

• PyTorch Geometric (PyG): مكتبة مبنية على PyTorch لكتابة شبكات GNN وتدريبها لمجموعة واسعة من التطبيقات المتعلقة بالبيانات المنظمة.
• مكتبة الرسم البياني العميق (DGL): مكتبة سهلة الاستخدام وعالية الأداء وقابلة للتطوير ومفتوحة المصدر للتعلم العميق على الرسوم البيانية.
• TensorFlow GNN: مكتبة من Google مصممة لبناء شبكات عصبية بيانية على منصة TensorFlow.

تعمل هذه الأدوات، جنبًا إلى جنب مع منصات مثل Ultralytics HUB لإدارة مجموعات البيانات وتبسيط دورة حياة نشر النماذج، على تمكين المطورين من معالجة المشاكل العلائقية المعقدة.