Graph Neural Network (GNN)

GNN(Graph Neural Network)은 그래프로 구조화된 데이터에 대한 추론을 수행하도록 설계된 특수한 유형의 신경망(NN)입니다. 순차적 또는 격자형 데이터에서 작동하는 다른 네트워크와 달리 GNN은 그래프 내 엔터티 간의 복잡한 관계와 종속성을 캡처하는 데 탁월합니다. GNN의 핵심 강점은 노드의 연결에 대한 정보를 통합하는 표현을 학습하는 능력에 있으며, 컨텍스트와 관계가 정확한 예측을 내리는 데 중요한 작업에 이상적입니다. 이 접근 방식은 다양한 최신 AI 솔루션의 기본입니다.

GNN은 어떻게 작동하나요?

GNN은 종종 '메시지 전달' 또는 '이웃 집계'라고 불리는 과정을 통해 작동합니다. 이 과정에서 그래프의 각 노드는 바로 인접한 노드로부터 정보(특징)를 수집합니다. 이렇게 집계된 정보는 노드 자체의 특징 표현을 업데이트하는 데 사용됩니다. 이 단계는 여러 레이어에 걸쳐 반복되므로 노드의 표현은 그래프에서 더 멀리 떨어진 노드의 영향을 받을 수 있습니다. GNN은 그래프 구조 전체에 정보를 전파함으로써 각 노드에 대해 자체 속성과 네트워크 내 위치를 모두 인코딩하는 풍부하고 상황을 인식하는 임베딩을 학습합니다. 비유클리드 데이터를 처리하는 이러한 능력은 딥러닝(DL) 분야의 주요 발전입니다.

GNN은 다른 네트워크와 어떻게 다른가

GNN이 다른 일반적인 신경망 아키텍처와 어떻게 다른지 이해하는 것이 중요합니다.

• 합성곱 신경망(CNN): CNN은 이미지와 같은 격자 구조 데이터용으로 설계되었습니다. CNN은 합성곱 필터를 사용하여 로컬 공간 계층 구조를 캡처합니다. 객체 탐지(Ultralytics YOLO와 같은 모델이 뛰어난) 및 이미지 분류와 같은 작업에 강력하지만 그래프의 불규칙한 구조를 고유하게 처리하지는 않습니다.
• 순환 신경망(RNN): RNN은 텍스트 또는 시계열 분석과 같은 순차적 데이터에 특화되어 있으며 입력을 단계별로 처리하고 내부 상태를 유지합니다. 관계가 반드시 순차적이지 않은 그래프 데이터에는 적합하지 않습니다.
• 지식 그래프: 둘 다 그래프를 포함하지만, 지식 그래프는 주로 데이터 저장, 검색 및 추론에 사용되는 사실과 관계의 구조화된 표현입니다. 반면에 GNN은 예측 작업을 수행하기 위해 그래프 데이터에서 표현을 학습하는 머신 러닝 모델입니다. 예를 들어, GNN은 지식 그래프 내에 저장된 데이터에서 작동할 수 있습니다.

실제 애플리케이션

GNN은 관계형 데이터를 효과적으로 모델링하는 능력으로 인해 다양한 영역에서 상당한 성공을 거두었습니다.

• 약물 발견 및 케모인포매틱스: 분자는 자연스럽게 그래프로 표현될 수 있으며, 여기서 원자는 노드이고 결합은 에지입니다. GNN은 약물 발견 과정에서 분자 속성, 잠재적 상호 작용 및 효능을 예측하는 데 사용되어 AI in Healthcare 연구를 가속화합니다. 이는 DeepMind와 같은 조직에서 강조하는 주요 사용 사례입니다.
• 소셜 네트워크 분석: Facebook 및 X(이전 Twitter)와 같은 플랫폼은 방대한 그래프 데이터를 생성합니다. GNN은 이러한 네트워크를 분석하여 커뮤니티를 감지(커뮤니티 감지)하고, 링크를 예측(친구 추천)하고, 영향력 있는 사용자를 식별하고, 추천 시스템을 강화할 수 있습니다.
• 기타 애플리케이션: GNN은 사기 탐지를 위한 금융 모델링, 교통 예측을 위한 경로 최적화, 물리 시뮬레이션 개선 및 스마트 시티의 인프라 관리 개선과 같은 분야에도 적용됩니다.

GNN을 위한 도구 및 프레임워크

GNN 구축 및 학습은 주요 딥 러닝 플랫폼 위에 구축된 여러 특수 프레임워크를 통해 접근할 수 있습니다. 인기 있는 라이브러리는 다음과 같습니다.

• PyTorch Geometric (PyG): 구조화된 데이터와 관련된 광범위한 애플리케이션을 위해 GNN을 작성하고 훈련하는 데 사용되는 PyTorch 기반 라이브러리입니다.
• Deep Graph Library (DGL): 그래프 기반 딥러닝을 위한 사용하기 쉽고, 고성능이며, 확장 가능한 오픈 소스 라이브러리입니다.
• TensorFlow GNN: TensorFlow 플랫폼에서 그래프 신경망을 구축하도록 설계된 Google의 라이브러리입니다.

이러한 도구는 데이터 세트를 관리하고 모델 배포 수명 주기를 간소화하는 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼과 결합되어 개발자가 복잡한 관계형 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다.