کاربردهای شبکه‌های عصبی گرافی (Graph Neural Networks)

شبکه‌های عصبی گرافی (GNN)، که به عنوان یک روش قدرتمند در یادگیری نمایندگی‌های گرافی شناخته می‌شوند، در سال‌های اخیر مورد توجه بسیاری از پژوهشگران قرار گرفته‌اند. گراف‌ها نوع رایجی از ساختار داده غیراقلیدسی هستند، یک روش انتزاعی برای مدل‌سازی داده‌هایی که شامل گره‌ها(راس ها) و یالهای ارتباطی است. شبکه‌های عصبی گرافی برای پردازش داده‌های با ساختار گراف طراحی شده‌اند. شبکه‌های عصبی گرافی می‌توانند به عنوان زیرمجموعه‌ای از یادگیری عمیق هندسی دیده شوند. در ادامه به کاربردهای مختلف شبکه‌های عصبی گرافی خواهیم پرداخت.

این شبکه‌ها کاربردهای متنوعی از جمله این موارد را دارند:

• سیستم‌های پیشنهاد دهنده: تولید پیشنهادات کاربر بر اساس روابط بین محصولات مختلفی که پیش از این خریداری شده اند
• پیشنهاد کانکشن یا فرد جدید در شبکه‌های اجتماعی
• پیش بینی علاقه های مشترک کاربران در شبکه های تجارت الکترونیکی یا رسانه های اجتماعی
• پیش بینی تغییرات در اکوسیستم ها یا بیماری های متصل به یکدیگر، یا جهش ویروس ها
• طبقه بندی اشیاء یا برچسب گذاری داده های بدون برچسب از طریق گره های مختلفی که به برچسب شی مختلفی اختصاص داده شده اند
• پردازش سیستم ها و ساختارهای علمی مدل شده، با کاربردهایی در فیزیک، شیمی و زیست شناسی
• پردازش نمودارهای دانش که روابط بین رویدادها، مکان ها، مفاهیم یا موجودات را نشان می دهند
• پردازش تعاملات کاربر با دیگر کاربران، موارد و سیستم ها
• برچسب گذاری دنباله ها و استخراج و ترجمه متن.

برخی از این کاربردها در ادامه توضیح داده شده اند.

همچنین بخوانید:

منابع آموزشی برای شبکه های عصبی گرافی (GNN) – بخش اول

تشخیص پزشکی و مدل‌سازی سوابق پزشکی الکترونیکی

اونتولوژی (ontology) پزشکی می‌تواند با یک گراف توصیف شود، به عنوان مثال، نمودار زیر اونتولوژی را با استفاده از یک DAG (گراف جهت‌دار بدون دور) نشان می‌دهد.

مثال بالا را میتوان یک گراف در نظر گرفت و در نتیجه شبکه های عصبی گرفی میتواند برای انواع تسک های احتمالی آموزش داده شود.
شبکه‌های عصبی گرافی در حوزه‌ی تشخیص پزشکی و مدل‌سازی سوابق پزشکی الکترونیکی کاربردهای متنوعی دارند. این تکنولوژی با استفاده از ساختار گرافی و ارتباطات بین داده‌ها، قادر است الگوهای پنهان و پیچیده‌ای را در داده‌های پزشکی کشف کند. از جمله کاربردهای این شبکه‌ها می‌توان به تشخیص بیماری‌های ژنتیکی، پیش‌بینی تعاملات دارویی و تحلیل سوابق پزشکی برای بهبود تصمیم‌گیری در درمان بیماران اشاره کرد. همچنین، استفاده از شبکه‌های عصبی گرافی در تجزیه و تحلیل داده‌های ژنومیک و پروتئومیک می‌تواند به کشف روابط مولکولی و مکانیزم‌های بیولوژیکی کمک کند. در نهایت، این روش‌ها باعث افزایش دقت و سرعت تشخیص بیماری‌ها و انتخاب درمان مناسب می‌شوند و نقش مهمی در پیشرفت علوم پزشکی و بهبود کیفیت زندگی بیماران ایفا می‌کنند.

کشف دارو و ترکیبات شیمیایی سنتزی

هزینه توسعه یک داروی تکی بیش از 1 میلیارد دلار است و بیش از 12 سال زمان می‌برد. بنابراین، اگر هوش مصنوعی بتواند فرآیند کشف داروی بهتر و فاز کشف را که مجموعاً بیش از 8 سال است کوتاه کند، از نظر تجاری قابل قبول است.

شبکه‌های عصبی گرافی (GNN) در حوزه کشف دارو و ترکیبات شیمیایی سنتزی نقش مهمی ایفا می‌کنند. این تکنولوژی با استفاده از ساختار گرافی و تحلیل روابط بین مولکول‌ها، قادر است الگوهای پیچیده‌ای را در داده‌های شیمیایی کشف کند. استفاده از GNN در این زمینه می‌تواند به کشف ترکیبات جدید و موثرتر برای درمان بیماری‌های مختلف کمک کند. همچنین، این روش‌ها در پیش‌بینی تعاملات دارویی و سازگاری ترکیبات شیمیایی با سیستم‌های بیولوژیکی بسیار موثر هستند. با استفاده از شبکه‌های عصبی گرافی، می‌توان سرعت و دقت فرآیند کشف دارو را افزایش داد و هزینه‌های تحقیقاتی را کاهش داد. در نتیجه، این روش‌ها باعث پیشرفت سریع‌تر علوم دارویی و توسعه داروهای جدید و کارآمدتر می‌شوند، که در نهایت منجر به بهبود کیفیت زندگی بیماران می‌گردد.

برای مثال، یک شبکه عصبی عمیق می‌تواند بر روی صدها هزار ساختار شیمیایی آموزش داده شود تا مولکول‌ها را کدگذاری و رمزگشایی کند، همچنین پیش‌بینی‌کننده‌هایی را برای تخمین ویژگی‌های شیمیایی از latent representationها ایجاد کند. مثلا، می‌توانیم یک خودمرزگذار را برای کدگذاری نمایش گرافیکی یک مولکول یاد بگیریم و سپس با یک رمزگشایی‌کننده مولکول را بازسازی کنیم. هدف آموزش، یادگیری latent representation است که کمینه کردن خطای reconstruct یا بازسازی خواهد بود. این latent representationها به محققان اجازه می‌دهند تا با انجام عملیات ساده ساختارهای شیمیایی نوآورانه را به صورت خودکار تولید کنند، با انجام اعمالی مانند اختلال دادن به ساختارهای شیمیایی شناخته شده یا تعامل بین مولکول‌ها. همچنین می‌توانیم از این latent representation برای پیش‌بینی دسترسی به ترکیبات شیمیایی و شباهت دارو با یک شبکه عصبی عمیق دیگر  استفاده کنیم.

مدل سازی گسترش COVID

شبکه‌های عصبی گرافی عمیق (Deep GNN) در مدل‌سازی گسترش بیماری کووید-19 بسیار مفید هستند. این روش‌ها از داده‌های ساختاری و غیرساختاری استفاده می‌کنند تا الگوهای پیچیده‌ای از انتشار ویروس را شناسایی کنند. با استفاده از این شبکه‌ها، محققان می‌توانند پیش‌بینی‌های دقیق‌تری در مورد تعداد موارد مبتلا، نرخ انتقال ویروس و تأثیر اقدامات مختلف مانند قرنطینه و تزریق واکسن ارائه دهند. همچنین، Deep GNN می‌تواند به بهبود تخصیص منابع بهداشتی و درک بهتر از روند گسترش بیماری کمک کند. در نهایت، استفاده از این روش‌ها در مدل‌سازی گسترش کووید-19 می‌تواند به کاهش اثرات منفی این بیماری و کنترل بهتر آن کمک کند.

در کاربرد شبکه‌های عصبی گرافی عمیق (Deep GNN) برای مدل‌سازی گسترش کووید-19، میتوانیم نودها (رئوس) و یال‌های گراف به شرح زیر تعریف کنیم:

نودها (رئوس): نودها می‌توانند انواع مختلفی از عناصر مرتبط با گسترش کووید-19 را نشان دهند. برای مثال، نودها می‌توانند افراد، مناطق جغرافیایی، بیمارستان‌ها یا حتی کشورها باشند. هر نود می‌تواند ویژگی‌هایی مانند سن، جنسیت، وضعیت واکسیناسیون و سلامتی را داشته باشد.

یال‌ها: یال‌ها در گراف نشان‌دهنده‌ی ارتباطات و تعاملات بین نودها هستند. این ارتباطات می‌توانند شامل مواردی مانند تماس‌های بین فردی، ارتباطات جغرافیایی بین مناطق، یا حتی تبادل منابع بین بیمارستان‌ها باشند. وزن یال‌ها می‌تواند نشان‌دهنده‌ی قدرت ارتباط یا احتمال انتقال ویروس بین نودها باشد.

با استفاده از این تعاریف برای نودها و یال‌ها، شبکه‌های عصبی گرافی عمیق (Deep GNN) قادر به یادگیری الگوهای پیچیده‌ای از انتشار ویروس کووید-19 هستند. این شبکه‌ها می‌توانند تاثیرات متقابل بین نودها و یال‌ها را در نظر بگیرند و به تحلیل‌گران کمک کنند تا پیش‌بینی‌های دقیق‌تری در مورد گسترش بیماری ارائه دهند.

پیش‌بینی ترافیک

شبکه‌های عصبی گرافی (GNN) در پیش‌بینی ترافیک کاربردهای قابل توجهی دارند. این روش‌ها از داده‌های ساختاری و غیرساختاری مربوط به شبکه‌های راهی و ترافیک استفاده می‌کنند تا الگوهای پیچیده‌ای از تغییرات جریان ترافیک را شناسایی کنند. در این کاربرد، نودها (رئوس) می‌توانند نقاط مختلفی از شبکه‌ی راهی مانند چهارراه‌ها، تقاطع‌ها و میدان‌ها را نشان دهند، در حالی که یال‌ها نشان‌دهنده‌ی جاده‌ها و مسیرهای ارتباطی بین این نقاط هستند. با استفاده از این شبکه‌ها، محققان می‌توانند پیش‌بینی‌های دقیق‌تری در مورد حجم ترافیک، سرعت میانگین و زمان سفر برای مسیرهای مختلف ارائه دهند. همچنین، GNN می‌تواند به بهبود برنامه‌ریزی حمل‌ونقل شهری، کاهش زمان انتظار در ترافیک و بهینه‌سازی مسیرهای حمل‌ونقل کمک کند. در نهایت، استفاده از این روش‌ها در پیش‌بینی ترافیک می‌تواند به کاهش آلودگی هوا، افزایش بهره‌وری حمل‌ونقل و بهبود کیفیت زندگی شهروندان منجر شود.

بیشتر بخوانید:

https://www.deepmind.com/blog/traffic-prediction-with-advanced-graph-neural-networks

DCRNN شامل وابستگی فضایی (وابستگی فضایی به جاده ها) و وابستگی زمانی (تغییر شرایط جاده) در جریان ترافیک برای پیش بینی ترافیک است. حسگرهای موجود در جاده ها به عنوان گره ها در یک گراف مدل شده اند. DCRNN با استفاده از پیاده سازی قدم های تصادفی دوطرفه در گراف، و با استفاده از رمزگذار-رمزگشا، وابستگی فضایی را ثبت می کند و وابستگی زمانی را ثبت می کند.

تشخیص انواع مختلف سرطان

با استفاده از شبکه‌های عصبی گرافی، می‌توان الگوهای پیچیده در داده‌های ژنتیکی و سلولی را شناسایی کرد. این روش‌ها در تشخیص انواع مختلف سرطان و پیش‌بینی پاسخ به درمان‌های مختلف کاربرد دارند.

تحلیل شبکه‌های مالی

شبکه‌های عصبی گرافی در تحلیل شبکه‌های مالی و پیش‌بینی رفتار بازار کاربرد دارند. این روش‌ها می‌توانند به سرمایه‌گذاران کمک کنند تا ریسک‌های مالی را بهتر مدیریت کنند.

نتیجه‌گیری

شبکه‌های عصبی گرافی به عنوان یک روش قدرتمند در یادگیری نمایندگی‌های گرافی، در کاربردهای متنوعی از جمله تشخیص نمودارهای اجتماعی، شناسایی ترکیب‌های دارویی، تشخیص سرطان، تحلیل شبکه‌های مالی و تشخیص تقلب در شبکه‌های مخابراتی کاربرد دارند. با توجه به پتانسیل بالای این شبکه‌ها، انتظار می‌رود که در آینده کاربردهای جدید و گسترده‌تری برای آن‌ها پیدا شود.

اگر به این موضوع علاقه مند هستید؛ دوره آموزشی شبکه های عصبی گرافی را از دست ندهید.

دوره‌ی آموزشی آنلاین Graph Neural Network

منابع

• https://www.seldon.io/graph-neural-networks
• https://jonathan-hui.medium.com/applications-of-graph-neural-networks-gnn-d487fd5ed17d