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Unifying Neural Relational Inference

Descripción del proyecto

De la actividad a la arquitectura: cartografía de redes

Nuestro mundo se basa en redes complejas, desde la actividad cerebral hasta los mercados globales, pero sus conexiones internas suelen estar ocultas. Las herramientas actuales de aprendizaje automático tienen dificultades para mapear con precisión estas relaciones en constante evolución basándose únicamente en los datos observados. Con el apoyo de las acciones Marie Skłodowska-Curie, el proyecto UNRI desarrollará una nueva clase de modelos de difusión temporalmente consistentes. Al aprender las «normas de cambio» que rigen la evolución de las estructuras, el proyecto pretende ofrecer un modelo de alto rendimiento capaz de descubrir conexiones ocultas entre diversos sistemas. Más allá de la innovación técnica, el proyecto establecerá un marco teórico unificador y una biblioteca de código abierto. En última instancia, el objetivo de UNRI es proporcionar a los investigadores herramientas sólidas para descifrar las normas fundamentales que rigen nuestros sistemas interconectados más complejos.

Objetivo

"Our world, from the human brain to the global economy, is built on complex networks. Understanding the structure of these networks is a cornerstone of modern science and technology, yet these connections are often difficult to spot.
Typically, we only observe a system's dynamic activity over time, such as the fluctuating signals from brain regions or the daily prices of stocks. This gives rise to a critical scientific question: can we create an accurate map of a system's hidden and evolving connections (its latent dynamic relationships) simply by watching the activity of its components? This computational challenge boils down to understanding the underlying rules and relationships in a system, represented by a graph, just by observing how its parts evolve over time. In the field of machine learning, this is known as Neural Relational Inference (NRI). Existing approaches are designed for either static or dynamic graphs, and are almost exclusively transductive, which in the NRI context means being optimized on a single dataset. To address this gap, my project, UNRI, will pioneer a novel class of temporally consistent diffusion models. The core idea is to learn the ""rules of change"" by modeling the generative process of the graph's evolution itself. My model will treat the structure at each timestep as a direct, stochastic evolution from the previous state, ensuring temporal consistency by design. My project will deliver three main contributions. The first is a concrete, high-performance model that solves a pressing technical challenge by operating across all key NRI settings.
Inspired by my supervisor's successful work on unifying a particular field of graph machine learning, as a second contribution, I will develop a general framework for the entire NRI field and use it as the foundation to build a theoretically-grounded open-source library."

Ámbito científico (EuroSciVoc)

Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2025-PF

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Coordinador

UNIVERSITETET I TROMSOE - NORGES ARKTISKE UNIVERSITET
Aportación neta de la UEn
€ 251 578,56
Coste total
Sin datos