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Unifying Neural Relational Inference

Description du projet

De l’activité à la structure: cartographier les réseaux

Notre monde repose sur des réseaux complexes, de l’activité cérébrale aux marchés mondiaux, mais leurs connexions internes restent souvent invisibles. Les outils actuels d’apprentissage automatique peinent à cartographier avec précision ces relations évolutives à partir des seules données observées. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet UNRI développera une nouvelle catégorie de modèles de diffusion présentant une cohérence temporelle. En apprenant les «règles du changement» qui régissent l’évolution des structures, le projet entend proposer un modèle performant capable de révéler les connexions cachées au sein de systèmes très divers. Au-delà de l’innovation technique, le projet établira un cadre théorique unificateur et une bibliothèque à code source ouvert. À terme, UNRI vise à fournir aux chercheurs des outils robustes pour déchiffrer les règles fondamentales qui régissent nos systèmes interconnectés les plus complexes.

Objectif

"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."

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

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

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2025-PF

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Coordinateur

UNIVERSITETET I TROMSOE - NORGES ARKTISKE UNIVERSITET
Contribution nette de l'UE
€ 251 578,56
Coût total
Aucune donnée