شبكة عصبية بيانية (GNN)

الشبكة العصبية البيانية (GNN) هي نوع متخصص من الشبكات العصبية (NN) المصممة لإجراء استدلال على البيانات المنظمة كهيكل بياني. على عكس الشبكات الأخرى التي تعمل على بيانات متسلسلة أو شبيهة بالشبكة، تتفوق الشبكات العصبية البيانية في التقاط العلاقات والتبعيات المعقدة بين الكيانات في الرسم البياني. تكمن القوة الأساسية للشبكات العصبية البيانية في قدرتها على تعلم التمثيلات التي تتضمن معلومات حول اتصالات العقدة، مما يجعلها مثالية للمهام التي يكون فيها السياق والعلاقات أساسيين لتقديم تنبؤات دقيقة. هذا النهج أساسي لمجموعة متنوعة من حلول الذكاء الاصطناعي الحديثة.

كيف تعمل شبكات الرسم البياني العصبية (GNNs)

تعمل شبكات GNN من خلال عملية تسمى غالبًا "تمرير الرسائل" أو "تجميع الجوار". في هذه العملية، تجمع كل عقدة في الرسم البياني معلومات (ميزات) من جيرانها المباشرين. تُستخدم هذه المعلومات المجمعة بعد ذلك لتحديث تمثيل الميزة الخاص بالعقدة. تتكرر هذه الخطوة عبر طبقات متعددة، مما يسمح بتأثر تمثيل العقدة بالعقد الموجودة على مسافة أبعد في الرسم البياني. من خلال نشر المعلومات عبر هيكل الرسم البياني، تتعلم GNN تضمينًا غنيًا وواعيًا بالسياق لكل عقدة يشفر سماتها الخاصة وموقعها داخل الشبكة. تعد هذه القدرة على معالجة البيانات غير الإقليدية بمثابة تقدم كبير في مجال التعلم العميق (DL).

كيف تختلف شبكات الرسم البياني العصبي (GNNs) عن الشبكات الأخرى؟

من الضروري فهم كيف تختلف شبكات GNN عن هياكل الشبكات العصبية الشائعة الأخرى:

• الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs): تم تصميم الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) للبيانات ذات البنية الشبكية، مثل الصور. تستخدم مرشحات التفافية لالتقاط التسلسلات الهرمية المكانية المحلية. في حين أنها قوية لمهام مثل اكتشاف الكائنات (حيث تتفوق نماذج مثل Ultralytics YOLO) و تصنيف الصور، إلا أنها لا تتعامل بطبيعتها مع البنية غير المنتظمة للرسوم البيانية.
• الشبكات العصبية المتكررة (Recurrent Neural Networks (RNNs)): RNNs متخصصة في البيانات التسلسلية مثل النص أو تحليل السلاسل الزمنية، ومعالجة المدخلات خطوة بخطوة والحفاظ على حالة داخلية. إنها أقل ملاءمة لبيانات الرسم البياني حيث لا تكون العلاقات بالضرورة متسلسلة.
• مخطط المعرفة (Knowledge Graph): في حين أن كلاهما يتضمن مخططات، فإن مخطط المعرفة هو في الأساس تمثيل منظم للحقائق والعلاقات المستخدمة لتخزين البيانات واسترجاعها والاستدلال عليها. من ناحية أخرى، الشبكات العصبية الرسومية (GNNs) هي نماذج للتعلم الآلي (machine learning) تتعلم التمثيلات من بيانات المخطط لأداء مهام تنبؤية. يمكن للشبكة العصبية الرسومية (GNN) على سبيل المثال، أن تعمل على البيانات المخزنة داخل مخطط معرفة (knowledge graph).

تطبيقات واقعية

أظهرت شبكات الرسم البياني العصبية (GNNs) نجاحًا كبيرًا في مختلف المجالات نظرًا لقدرتها على نمذجة البيانات العلائقية بشكل فعال:

• اكتشاف الأدوية والمعلوماتية الكيميائية: يمكن تمثيل الجزيئات بشكل طبيعي كرسوم بيانية، حيث تكون الذرات عبارة عن عقد والروابط عبارة عن حواف. تُستخدم GNNs للتنبؤ بالخصائص الجزيئية والتفاعلات المحتملة والفعالية في عملية اكتشاف الأدوية، مما يسرع البحث في الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية. هذا هو حالة استخدام بارزة تسلط الضوء عليها منظمات مثل DeepMind.
• تحليل الشبكات الاجتماعية: تولد منصات مثل فيسبوك و X (تويتر سابقًا) بيانات رسومية واسعة النطاق. يمكن لـ GNNs تحليل هذه الشبكات لاكتشاف المجتمعات (اكتشاف المجتمع)، والتنبؤ بالروابط (اقتراحات الأصدقاء)، وتحديد المستخدمين المؤثرين، وتشغيل أنظمة التوصية.
• تطبيقات أخرى: يتم تطبيق GNNs أيضًا في مجالات مثل النمذجة المالية من أجل الكشف عن الاحتيال، وتحسين المسارات من أجل التنبؤ بحركة المرور، وتعزيز عمليات المحاكاة الفيزيائية، وتحسين إدارة البنية التحتية في المدن الذكية.

الأدوات وأطر العمل لشبكات GNN

أصبح بناء وتدريب شبكات GNN في المتناول من خلال العديد من الأطر المتخصصة المبنية على منصات التعلم العميق الرئيسية. تتضمن المكتبات الشائعة ما يلي:

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

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