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Unifying Neural Relational Inference

Descrizione del progetto

Dall’attività all’architettura: mappare le reti

Il nostro mondo si basa su reti complesse, dall’attività cerebrale ai mercati globali, eppure le loro connessioni interne sono spesso nascoste. Gli attuali strumenti di apprendimento automatico faticano a mappare con precisione queste relazioni in continua evoluzione basandosi esclusivamente sui dati osservati. Con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto UNRI svilupperà una nuova classe di modelli di diffusione temporalmente coerenti. Apprendendo le «regole del cambiamento» che governano l’evoluzione delle strutture, il progetto intende fornire un modello ad alte prestazioni in grado di rivelare connessioni nascoste tra sistemi diversi. Oltre all’innovazione tecnica, il progetto definirà un quadro teorico unificante e una libreria open-source. In definitiva, l’obiettivo di UNRI è fornire ai ricercatori strumenti affidabili per decodificare le regole fondamentali che governano i nostri sistemi interconnessi più complessi.

Obiettivo

"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."

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

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

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2025-PF

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Coordinatore

UNIVERSITETET I TROMSOE - NORGES ARKTISKE UNIVERSITET
Contributo netto dell'UE
€ 251 578,56
Costo totale
Nessun dato