グラフニューラルネットワーク（GNN）

グラフニューラルネットワーク（GNN）は、グラフとして構造化されたデータに対して推論を行うように設計された特殊なニューラルネットワーク（NN）の一種です。シーケンシャルなデータやグリッド状のデータを扱う他のネットワークとは異なり、GNNはグラフ内のエンティティ間の複雑な関係や依存関係を捉えることに優れています。GNNの主な強みは、ノードの接続に関する情報を取り込んだ表現を学習する能力にあり、コンテキストと関係性が正確な予測を行うための鍵となるタスクに最適です。このアプローチは、さまざまな最新のAIソリューションの基礎となっています。

GNNはどのように機能しますか？

GNNは、しばしば「メッセージパッシング」または「近傍集約」と呼ばれるプロセスを通じて動作します。このプロセスでは、グラフ内の各ノードは、その直接の隣接ノードから情報（特徴）を収集します。次に、この集約された情報を使用して、ノード自身の特徴表現を更新します。このステップは複数のレイヤーにわたって繰り返され、ノードの表現がグラフ内でより離れたノードの影響を受けるようになります。グラフの構造全体に情報を伝播することにより、GNNは、ノード自身の属性とネットワーク内の位置の両方をエンコードする、豊富でコンテキストを認識した各ノードの埋め込みを学習します。この非ユークリッドデータを処理する能力は、深層学習（DL）の分野における大きな進歩です。

GNNは他のネットワークとどう違うのか

GNNが他の一般的なニューラルネットワークアーキテクチャとどのように異なるかを理解することが重要です。

• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）: CNNは、画像のようなグリッド構造のデータ用に設計されています。畳み込みフィルタを使用して、局所的な空間階層を捉えます。（Ultralytics YOLOのようなモデルが優れている）物体検出や画像分類のようなタスクに強力ですが、グラフの不規則な構造を本質的に処理するわけではありません。
• リカレントニューラルネットワーク（RNN）: RNNは、テキストや時系列分析などのシーケンシャルデータに特化しており、入力を段階的に処理し、内部状態を維持します。関係が必ずしもシーケンシャルではないグラフデータにはあまり適していません。
• Knowledge Graph（ナレッジグラフ）: どちらもグラフを使用しますが、ナレッジグラフは主に、データストレージ、検索、および推論に使用される事実と関係の構造化された表現です。一方、GNNは、予測タスクを実行するためにグラフデータから表現を学習する機械学習モデルです。たとえば、GNNはナレッジグラフ内に保存されているデータに対して動作する可能性があります。

実際のアプリケーション

GNNは、リレーショナルデータを効果的にモデル化する能力により、さまざまなドメインで大きな成功を収めています。

• 創薬とケモインフォマティクス: 分子は自然にグラフとして表現でき、原子はノード、結合はエッジとなります。GNNは、創薬プロセスにおける分子特性、潜在的な相互作用、および有効性を予測するために使用され、ヘルスケアにおけるAIの研究を加速します。これは、DeepMindのような組織によって強調されている顕著なユースケースです。
• ソーシャルネットワーク分析: FacebookやX（旧Twitter）などのプラットフォームは、膨大なグラフデータを生成します。GNNは、これらのネットワークを分析して、コミュニティ（コミュニティ検出）を検出し、リンクを予測（友達の提案）し、影響力のあるユーザーを特定し、レコメンデーションシステムを強化できます。
• その他のアプリケーション: GNNは、不正検出のための金融モデリング、交通予測のためのルートの最適化、物理シミュレーションの強化、およびスマートシティにおけるインフラストラクチャ管理の改善などの分野にも適用されています。

GNNのツールとフレームワーク

GNNの構築とトレーニングは、主要な深層学習プラットフォーム上に構築されたいくつかの専門フレームワークによってアクセスしやすくなっています。一般的なライブラリには、以下が含まれます。

• PyTorch Geometric (PyG): 構造化データに関連する幅広いアプリケーション向けにGNNを記述およびトレーニングするためにPyTorch上に構築されたライブラリ。
• Deep Graph Library (DGL): グラフ上の深層学習のための、使いやすく、高性能でスケーラブルなオープンソースライブラリ。
• TensorFlow GNN: TensorFlowプラットフォーム上でグラフニューラルネットワークを構築するために設計された、Googleのライブラリ。

これらのツールは、データセットの管理とモデルのデプロイライフサイクルの合理化のためのUltralytics HUBのようなプラットフォームと組み合わせることで、開発者が複雑な関係性の問題を解決できるようにします。