Rede Neural de Grafos (GNN)

Uma Graph Neural Network (GNN) é um tipo especializado de rede neural (NN) concebida para efetuar inferências em dados estruturados como um gráfico. Ao contrário de outras redes que operam com dados sequenciais ou em forma de grelha, as GNN são excelentes a captar as relações e dependências complexas entre entidades num gráfico. A força central das GNNs reside na sua capacidade de aprender representações que incorporam informações sobre as ligações de um nó, tornando-as ideais para tarefas em que o contexto e as relações são fundamentais para fazer previsões exactas. Esta abordagem é fundamental para uma variedade de soluções modernas de IA.

Como funcionam as GNNs

Os GNN funcionam através de um processo frequentemente designado por "passagem de mensagens" ou "agregação de vizinhança". Neste processo, cada nó do grafo recolhe informações (caraterísticas) dos seus vizinhos imediatos. Esta informação agregada é depois utilizada para atualizar a representação das caraterísticas do próprio nó. Este passo é repetido em várias camadas, permitindo que a representação de um nó seja influenciada por nós que estão mais afastados no gráfico. Ao propagar a informação através da estrutura do grafo, o GNN aprende uma incorporação rica e consciente do contexto para cada nó que codifica tanto os seus próprios atributos como a sua posição na rede. Esta capacidade de processar dados não euclidianos é um grande avanço no domínio da aprendizagem profunda (DL).

Como as GNNs se diferenciam de outras redes

É crucial compreender como as GNNs diferem de outras arquitecturas de redes neuronais comuns:

• Redes Neuronais Convolucionais (CNNs): As CNNs são concebidas para dados estruturados em grelha, como imagens. Utilizam filtros convolucionais para captar hierarquias espaciais locais. Embora sejam poderosas para tarefas como a deteção de objectos (em que modelos como o Ultralytics YOLO se destacam) e a classificação de imagens, não lidam inerentemente com a estrutura irregular dos gráficos.
• Redes Neuronais Recorrentes (RNNs): As RNNs são especializadas em dados seqüenciais, como texto ou análise de séries temporais, processando entradas passo a passo e mantendo um estado interno. São menos adequadas para dados gráficos em que as relações não são necessariamente sequenciais.
• Gráfico de conhecimento: Embora ambos envolvam gráficos, um Knowledge Graph é principalmente uma representação estruturada de factos e relações utilizadas para armazenamento, recuperação e raciocínio de dados. Os GNNs, por outro lado, são modelos de aprendizado de máquina que aprendem representações a partir de dados de gráficos para realizar tarefas preditivas. Uma GNN poderia, por exemplo, operar em dados armazenados num gráfico de conhecimento.

Aplicações no mundo real

Os GNNs têm demonstrado um sucesso significativo em vários domínios devido à sua capacidade de modelar dados relacionais de forma eficaz:

• Descoberta de fármacos e quiminformática: As moléculas podem ser naturalmente representadas como grafos, em que os átomos são nós e as ligações são arestas. Os GNNs são utilizados para prever propriedades moleculares, potenciais interações e eficácia no processo de descoberta de medicamentos, acelerando a investigação em IA nos cuidados de saúde. Este é um caso de uso proeminente destacado por organizações como a DeepMind.
• Análise de redes sociais: Plataformas como o Facebook e o X(antigo Twitter) geram vastos dados gráficos. Os GNNs podem analisar estas redes para detetar comunidades(deteção de comunidades), prever ligações (sugestões de amigos), identificar utilizadores influentes e alimentar sistemas de recomendação.
• Outras aplicações: As GNNs são também aplicadas em áreas como a modelação financeira para deteção de fraudes, a otimização de rotas para previsão de tráfego, o aperfeiçoamento de simulações físicas e a melhoria da gestão de infra-estruturas em cidades inteligentes.

Ferramentas e estruturas para GNNs

A construção e o treinamento de GNNs são acessíveis por várias estruturas especializadas construídas sobre as principais plataformas de aprendizado profundo. As bibliotecas populares incluem:

• PyTorch Geometric (PyG): Uma biblioteca construída em PyTorch para escrever e treinar GNNs para uma vasta gama de aplicações relacionadas com dados estruturados.
• Biblioteca de Grafos Profundos (DGL): Uma biblioteca de código aberto fácil de usar, de alto desempenho e escalável para aprendizado profundo em gráficos.
• TensorFlow GNN: Uma biblioteca da Google concebida para construir redes neurais de grafos na plataforma TensorFlow.

Estas ferramentas, combinadas com plataformas como o Ultralytics HUB para gerir conjuntos de dados e simplificar o ciclo de vida da implementação de modelos, permitem aos programadores resolver problemas relacionais complexos.