کاربردهای ترانسفورمرهای گراف (GT)

ترانسفورمرهای گراف (GTs) معماری ترانسفورمر را به داده‌های ساختار یافته گرافی گسترش می‌دهند و امکان مدل‌سازی پیشرفته روابط و الگوها را در حوزه‌های مختلف فراهم می‌کنند. در زیر خلاصه‌ای از برنامه‌های کاربردی کلیدی آمده است:

(1) پردازش زبان طبیعی (NLP)

مدل‌سازی گراف به گراف: GTها برای مدل‌سازی ساختارهای زبانی با در نظر گرفتن توالی‌ها به عنوان موارد خاص گراف‌ها استفاده می‌شوند. آنها از مکانیسم‌های توجه برای نشان دادن روابط بین کلمات یا عبارات استفاده می‌کنند و آنها را برای کارهایی مانند تجزیه نحو و تحلیل معنایی موثر می‌کنند [1].

گراف‌های دانش: GTها با گرفتن روابط پیچیده موجودیت و انجام وظایفی مانند پیش‌بینی پیوند و دسته‌بندی موجودیت، استدلال را نسبت به گراف‌های دانش تقویت می‌کنند.

  

 

(2) داده‌های مولکولی و بیولوژیکی

پیش‌بینی ویژگی‌های مولکولی: GT‌ها مانند Graphormer برای پیش‌بینی ویژگی‌های مولکولی با رمزگذاری برهم‌کنش‌های اتمی و وابستگی‌های دوربرد، بهتر از GNN‌های سنتی استفاده می‌شوند [3].

تجزیه و تحلیل تک سلولی: GTها برای تجزیه و تحلیل داده‌های توالی یابی RNA تک سلولی، شناسایی انواع سلول‌ها و برهمکنش‌ها در سیستم‌های بیولوژیکی استفاده می‌شوند [6].

 

(3) شبکه‌های اجتماعی

تشخیص انجمن: GTها در شناسایی انجمن در شبکه‌های اجتماعی با مدل‌سازی تعاملات محلی و سراسری برتری دارند.

حداکثرسازی نفوذ: آنها به شناسایی گره‌های تأثیرگذار در شبکه‌ها کمک می‌کنند که برای استراتژی‌های بازاریابی و انتشار اطلاعات حیاتی هستند [5].

(4) شبکه‌های ترافیک و زیرساخت

بهینه‌سازی جریان ترافیک: GTها برای بهینه‌سازی جریان ترافیک در سیستم‌های حمل‌ونقل با گرفتن وابستگی‌های دوربرد بین گره‌ها در شبکه‌های جاده‌ای استفاده می‌شوند.

تجزیه و تحلیل زیرساخت: آنها برای پیش‌بینی خرابی‌ها یا بهینه‌سازی عملکرد در شبکه‌های ارتباطی و برق استفاده می‌شوند [2].

(5) سیستم‌های توصیه‌گر: توصیه‌های شخصی‌سازی شده: GTها سیستم‌های توصیه را با مدل‌سازی تعاملات کاربر و آیتم به عنوان گراف، و گرفتن روابط پیچیده برای شخصی‌سازی بهتر، تقویت می‌کنند [5].

(6) بینایی کامپیوتر

Scene Graph Generation: GTها برای تولید گراف صحنه برای وظایف درک تصویر، مانند تشخیص اشیا و مدل‌سازی رابطه استفاده می‌شوند.

 مدل‌سازی گراف مولکولی سه‌بعدی: آنها برای بازنمایی ساختارهای مولکولی سه‌بعدی برای کشف دارو استفاده می‌شوند [6].

(7) چالش‌های مقیاس‌پذیری

مجموعه داده‌های گراف بزرگ: مکانیسم‌های توجه پراکنده مانند Exphormer GT‌ها را قادر می‌سازد تا به طور کارآمد در مجموعه داده‌های بزرگ مقیاس شوند و در عین حال عملکرد قوی را در کارهایی که نیاز به مدل‌سازی وابستگی دوربرد دارند حفظ کنند [2].

 

نتیجه‌گیری

Graph Transformers در زمینه‌های مختلفی از جمله NLP، زیست‌شناسی، شبکه‌های اجتماعی، سیستم‌های زیرساخت، سیستم‌های توصیه‌گر و بینایی کامپیوتری کاربرد دارد. توانایی آن‌ها در مدل‌سازی روابط محلی و سراسری، آنها را برای کارهای مرتبط با گراف بسیار متنوع می‌سازد، و اغلب در سناریوهای پیچیده از GNN‌های سنتی بهتر عمل می‌کنند.

[1] https://research.google/pubs/transformers-as-graph-to-graph-models/

[2] https://research.google/blog/exphormer-scaling-transformers-for-graph-structured-data/

[3] https://openreview.net/forum?id=OeWooOxFwDa

[4] https://www.salesforce.com/blog/improving-graph-networks-with-transformers/

[5] https://graphdeeplearning.github.io/post/transformers-are-gnns/

[6] https://arxiv.org/html/2407.09777v1

[7] https://www.topbots.com/graph-transformer/

[8] https://arxiv.org/html/2302.04181v3