人工知能を支える大规模グラフニューラルネットワーク

1.2 データサイエンス
1.3 人工知能基礎理論
2.4 高性能化
3.4 化学
3.5 生物学
3.8 情報学

鈴村豊太郎

情报理工学系研究科

教授

グラフ（もしくはネットワーク）構造は、モノ?コト?ヒトを繋げるためのデータ構造であり、ソーシャルネットワーク、購買行動、空間情報、生命科学、材料科学、知識グラフなど多くの領域におけるデータモデリングにおいて極めて重要なデータ構造である。本プロジェクトでは、グラフ構造に対してニューラルネットワークを用いた表現学習手法 Graph Neural Networks(GNNs)の研究を行っている。