Graph Neural Network (GNN)

Ein Graph Neural Network (GNN) ist eine spezielle Art von neuronalem Netzwerk (NN), das für die Durchführung von Inferenz auf Daten ausgelegt ist, die als Graph strukturiert sind. Im Gegensatz zu anderen Netzwerken, die auf sequenziellen oder gitterartigen Daten arbeiten, zeichnen sich GNNs dadurch aus, dass sie die komplexen Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen Entitäten in einem Graphen erfassen. Die Kernstärke von GNNs liegt in ihrer Fähigkeit, Darstellungen zu lernen, die Informationen über die Verbindungen eines Knotens enthalten, was sie ideal für Aufgaben macht, bei denen Kontext und Beziehungen der Schlüssel für genaue Vorhersagen sind. Dieser Ansatz ist grundlegend für eine Vielzahl moderner KI-Lösungen.

Wie GNNs funktionieren

GNNs arbeiten mit einem Prozess, der oft als "Message Passing" oder "Neighborhood Aggregation" bezeichnet wird. Dabei 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 Schichten wiederholt, sodass die Darstellung eines Knotens von Knoten beeinflusst werden kann, die im Graphen weiter entfernt liegen. Durch die Weitergabe von Informationen über die Struktur des Graphen lernt das GNN ein reichhaltiges, kontextbezogenes Embedding für jeden Knoten, das sowohl seine eigenen Attribute als auch seine Position innerhalb des Netzwerks kodiert. Diese Fähigkeit zur Verarbeitung nicht-euklidischer Daten ist ein wichtiger Fortschritt auf dem Gebiet des Deep Learning (DL).

Worin unterscheiden sich GNNs von anderen Netzwerken?

Es ist entscheidend zu verstehen, wie sich GNNs von anderen gängigen neuronalen Netzwerkarchitekturen unterscheiden:

• Convolutional Neural Networks (CNNs): CNNs sind für gitterstrukturierte Daten wie Bilder konzipiert. Sie verwenden Faltungsfilter, um lokale räumliche Hierarchien zu erfassen. Sie sind zwar leistungsstark für Aufgaben wie Objekterkennung (wo Modelle wie Ultralytics YOLO hervorragend sind) und Bildklassifizierung, aber sie können die unregelmäßige Struktur von Graphen nicht von Natur aus verarbeiten.
• Rekurrente Neuronale Netze (RNNs): RNNs sind spezialisiert auf sequenzielle Daten wie Text oder Zeitreihenanalyse, wobei Eingaben Schritt für Schritt verarbeitet und ein interner Zustand aufrechterhalten wird. Sie sind weniger geeignet für Graphendaten, bei denen Beziehungen nicht unbedingt sequenziell sind.
• Knowledge Graph: Obwohl beide Graphen beinhalten, ist ein Knowledge Graph in erster Linie eine strukturierte Darstellung von Fakten und Beziehungen, die für Datenspeicherung, -abruf und -schlussfolgerungen verwendet wird. GNNs hingegen sind Machine-Learning-Modelle, die Darstellungen aus Graphendaten lernen, um Vorhersageaufgaben auszuführen. Ein GNN könnte beispielsweise mit Daten arbeiten, die in einem Knowledge Graph gespeichert sind.

Anwendungsfälle in der Praxis

GNNs haben in verschiedenen Bereichen bedeutende Erfolge erzielt, da sie relationale Daten effektiv modellieren können:

• Wirkstoffforschung und Chemoinformatik: Moleküle können auf natürliche Weise als Graphen dargestellt werden, wobei Atome Knoten und Bindungen Kanten sind. GNNs werden verwendet, um molekulare Eigenschaften, potenzielle Wechselwirkungen und die Wirksamkeit im Wirkstoffforschungsprozess vorherzusagen und die Forschung im Bereich KI im Gesundheitswesen zu beschleunigen. Dies ist ein prominenter Anwendungsfall, der von Organisationen wie DeepMind hervorgehoben wird.
• Analyse sozialer Netzwerke: Plattformen wie Facebook und X (ehemals Twitter) generieren riesige Graphdaten. GNNs können diese Netzwerke analysieren, um Gemeinschaften zu erkennen (Community Detection), Links vorherzusagen (Freundschaftsvorschläge), einflussreiche Nutzer zu identifizieren und Empfehlungssysteme zu betreiben.
• Andere Anwendungen: GNNs werden auch in Bereichen wie der Finanzmodellierung zur Betrugserkennung, der Optimierung von Routen für die Verkehrsprognose, der Verbesserung von Physiksimulationen und der Verbesserung des Infrastrukturmanagements in Smart Cities eingesetzt.

Tools und Frameworks 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 beliebtesten Bibliotheken gehören:

• PyTorch Geometric (PyG): Eine auf PyTorch aufbauende Bibliothek zum Schreiben und Trainieren von GNNs für eine Vielzahl von Anwendungen im Zusammenhang mit strukturierten Daten.
• Deep Graph Library (DGL): Eine benutzerfreundliche, leistungsstarke und skalierbare Open-Source-Bibliothek für Deep Learning auf Graphen.
• TensorFlow GNN: Eine von Google entwickelte Bibliothek zum Erstellen von Graph Neural Networks auf der TensorFlow-Plattform.

Diese Tools, kombiniert mit Plattformen wie Ultralytics HUB zur Verwaltung von Datensätzen und zur Rationalisierung des Model Deployment-Lebenszyklus, ermöglichen es Entwicklern, komplexe relationale Probleme anzugehen.