Panduan Lengkap Graph Neural Networks (GNN): Konsep, Cara Kerja & Aplikasi

Data di dunia nyata seringkali memiliki struktur yang kompleks dan saling berhubungan, seperti jejaring sosial, interaksi protein, atau sistem rekomendasi. Struktur ini paling baik direpresentasikan dalam bentuk graph, di mana node mewakili entitas dan edge mewakili hubungan antar entitas. Metode machine learning tradisional, seperti Convolutional Neural Networks (CNN) dan Recurrent Neural Networks (RNN), kurang optimal dalam memproses data berstruktur graph. Di sinilah Graph Neural Networks (GNN) berperan.

Memahami Data Berstruktur Graph

Sebelum membahas GNN lebih jauh, mari kita pahami terlebih dahulu apa itu data berstruktur graph. Bayangkan sebuah jejaring sosial. Setiap orang adalah node, dan hubungan pertemanan adalah edge. Setiap node dapat memiliki fitur, seperti usia, minat, atau lokasi. Edge juga dapat memiliki fitur, seperti jenis hubungan (teman dekat, rekan kerja) atau kekuatan hubungan.

Contoh lain data graph di dunia nyata meliputi:

• Molekul: Atom sebagai node, ikatan kimia sebagai edge.
• Peta Jalan: Persimpangan sebagai node, jalan sebagai edge.
• Kode Program: Variabel dan fungsi sebagai node, aliran data dan control flow sebagai edge.

Metode machine learning tradisional seperti CNN dan RNN dirancang untuk data dengan struktur yang tetap, seperti grid (gambar) atau sekuensial (teks). CNN sangat baik dalam mengenali pola spasial dalam gambar, sedangkan RNN unggul dalam memproses urutan teks. Namun, keduanya kesulitan menangani data graph karena:

• Tidak ada urutan node yang tetap: Urutan node dalam graph tidak penting, berbeda dengan urutan kata dalam teks.
• Hubungan yang kompleks: Graph dapat memiliki hubungan yang kompleks, seperti loop dan hierarki, yang sulit ditangkap oleh CNN dan RNN.
• Ukuran Bervariasi: Graph dapat memiliki ukuran yang bervariasi

Karena keterbatasan ini, diperlukan pendekatan baru untuk memproses data graph, dan di sinilah GNN hadir sebagai solusi.

Apa itu Graph Neural Networks (GNN)?

Graph Neural Networks (GNN) adalah jenis arsitektur neural network yang dirancang khusus untuk beroperasi pada data berstruktur graph. GNN mampu menangkap hubungan antar node dalam graph dan menghasilkan representasi fitur (embedding) yang kaya informasi untuk setiap node, edge, atau bahkan seluruh graph.

Secara konseptual, cara kerja GNN adalah melalui proses iteratif yang disebut message passing atau neighborhood aggregation. Proses ini dapat diilustrasikan sebagai berikut:

1. Inisialisasi: Setiap node diberi vektor fitur awal.
2. Message Passing: Setiap node mengirimkan “pesan” ke tetangganya. Pesan ini berisi informasi tentang fitur node itu sendiri.
3. Aggregation: Setiap node menerima pesan dari tetangganya dan menggabungkannya (misalnya, dengan merata-ratakan atau menjumlahkan) untuk menghasilkan representasi baru.
4. Update: Vektor fitur setiap node diperbarui berdasarkan informasi yang digabungkan dari tetangganya.
5. Iterasi: Langkah 2-4 diulang beberapa kali (iterasi). Setiap iterasi memungkinkan informasi menyebar lebih jauh dalam graph.

Setelah beberapa iterasi, vektor fitur setiap node akan berisi informasi tentang node itu sendiri dan lingkungannya dalam graph. Vektor fitur ini (node embedding) kemudian dapat digunakan untuk berbagai tugas, seperti klasifikasi node, prediksi link, atau klasifikasi graph.

Baca juga: Klasifikasi Node dengan Graph Convolutional Network (GCN) Python

Jenis-Jenis Arsitektur GNN

Ada beberapa jenis arsitektur GNN yang umum, antara lain:

Graph Convolutional Networks (GCN)

GCN adalah salah satu jenis GNN yang paling populer. GCN melakukan agregasi informasi dari tetangga node dengan cara yang mirip dengan operasi konvolusi pada CNN. Namun, alih-alih menggunakan kernel yang tetap, GCN menggunakan matriks ketetanggaan (adjacency matrix) dari graph untuk menentukan bagaimana informasi dari tetangga node digabungkan.

Baca juga: Panduan Lengkap Convolutional Neural Networks (CNN) untuk Pemula

Graph Attention Networks (GAT)

GAT menggunakan mekanisme attention untuk memberi bobot pada kontribusi tetangga node. Ini memungkinkan GAT untuk fokus pada tetangga yang paling relevan dan mengabaikan yang kurang relevan. Mekanisme attention ini mirip dengan yang digunakan dalam transformer, yang sangat sukses dalam pemrosesan bahasa alami.

GraphSAGE

GraphSAGE (Graph SAmple and aggreGatE) mempelajari fungsi agregasi untuk menghasilkan node embedding. Alih-alih menggunakan seluruh tetangga node, GraphSAGE mengambil sampel tetangga secara acak untuk meningkatkan efisiensi, terutama pada graph besar. GraphSAGE juga mendukung berbagai fungsi agregasi, seperti mean, max-pooling, atau LSTM.

Mengapa GNN Penting? Keunggulan dan Konsep Kunci

GNN memiliki beberapa keunggulan dibandingkan metode tradisional dalam memproses data graph:

Kemampuan Menangkap Hubungan yang Kompleks

GNN dirancang untuk secara eksplisit memodelkan hubungan antar node. Ini memungkinkan GNN untuk mempelajari pola-pola kompleks dalam data graph yang sulit ditangkap oleh metode lain.

Representasi Fitur yang Lebih Kuat (Node Embeddings)

GNN menghasilkan representasi fitur (embedding) yang kaya informasi untuk setiap node. Embedding ini dapat digunakan untuk berbagai tugas downstream, seperti klasifikasi node, prediksi link, atau visualisasi graph.

Fleksibilitas Penggunaan yang Tinggi

GNN dapat diterapkan pada berbagai jenis graph dan tugas. GNN tidak terbatas pada jenis graph tertentu (misalnya, directed atau undirected, weighted atau unweighted) dan dapat digunakan untuk berbagai tugas, seperti klasifikasi, regresi, atau clustering.

Beberapa konsep kunci dalam GNN meliputi:

Node Embeddings

Node embedding adalah representasi vektor dari setiap node dalam graph. Embedding ini menangkap informasi tentang node itu sendiri dan hubungannya dengan node lain dalam graph. Node embedding sangat berguna karena dapat digunakan sebagai input untuk berbagai model machine learning lainnya.

Message Passing

Message passing adalah proses di mana setiap node mengirimkan informasi ke tetangganya. Informasi ini kemudian digabungkan untuk memperbarui representasi fitur setiap node.

Aggregation

Aggregation adalah proses penggabungan informasi dari tetangga node. Ada berbagai cara untuk melakukan agregasi, seperti merata-ratakan, menjumlahkan, atau menggunakan fungsi yang lebih kompleks seperti attention.

Aplikasi Graph Neural Networks (GNN)

GNN memiliki aplikasi yang luas di berbagai bidang, di antaranya:

Jejaring Sosial

• Analisis jejaring sosial: GNN dapat digunakan untuk mendeteksi komunitas, mengidentifikasi influencer, atau menganalisis penyebaran informasi dalam jejaring sosial.
• Prediksi tautan: GNN dapat memprediksi hubungan yang mungkin terbentuk di masa depan, misalnya merekomendasikan teman baru atau koneksi profesional.
• Deteksi akun palsu/bot: GNN dapat membantu mengidentifikasi akun palsu atau bot berdasarkan pola interaksi mereka dalam jejaring sosial.

Molekul dan Kimia

• Prediksi sifat molekul: GNN dapat memprediksi sifat-sifat molekul seperti toksisitas, kelarutan, atau aktivitas biologis berdasarkan struktur molekulnya.
• Penemuan obat baru: GNN dapat membantu mengidentifikasi kandidat obat potensial dengan memprediksi interaksi antara molekul obat dan target biologis.
• Desain material baru: GNN dapat digunakan untuk merancang material baru dengan sifat-sifat yang diinginkan.

Baca juga: AI dalam Pengembangan Material Revolusi Inovasi Material Baru

Sistem Rekomendasi

• Rekomendasi item yang dipersonalisasi: GNN dapat digunakan untuk merekomendasikan produk, film, musik, atau konten lainnya berdasarkan interaksi pengguna-item sebelumnya.
• Rekomendasi konten di platform media sosial: GNN dapat merekomendasikan artikel, postingan, atau video yang relevan berdasarkan minat pengguna dan interaksi mereka dengan konten lain.

Bidang Lainnya

• Computer Vision: Scene Graph Generation

  GNN dapat digunakan dalam computer vision untuk membuat scene graph, representasi grafis dari objek, atributnya, dan hubungan antar objek dalam sebuah gambar.

• Natural Language Processing: Text Classification, Machine Translation.

  GNN dapat diterapkan dalam pemrosesan bahasa alami, misalnya untuk klasifikasi teks dengan memodelkan hubungan antar kata sebagai grafik, atau dalam terjemahan mesin dengan memanfaatkan struktur sintaksis.

Baca juga: Apa itu Computer Vision? Panduan Lengkap untuk Pemula

Kesimpulan Ringkasan dan Potensi Masa Depan GNN

Graph Neural Networks (GNN) adalah alat yang ampuh untuk memproses data berstruktur graph. GNN mampu menangkap hubungan kompleks antar node dan menghasilkan representasi fitur yang kaya informasi. GNN memiliki aplikasi yang luas di berbagai bidang, mulai dari analisis jejaring sosial hingga penemuan obat.

Penelitian tentang GNN terus berkembang pesat, dan ada banyak area yang menjanjikan untuk dieksplorasi, seperti pengembangan arsitektur GNN yang lebih efisien dan scalable, penerapan GNN pada graph dinamis (yang berubah seiring waktu), dan penggunaan GNN untuk reasoning dan explainable AI.

Dengan memahami konsep dasar dan aplikasi GNN, Anda telah mengambil langkah awal untuk memasuki dunia graph learning yang menarik ini. Jika Anda tertarik untuk mengembangkan sistem yang lebih cerdas dan adaptif, yang memanfaatkan kekuatan AI untuk analisis data, Kirim.ai siap menjadi mitra strategis Anda. Kami menyediakan solusi berbasis AI yang komprehensif, termasuk pengembangan platform dan strategi pemasaran digital yang disesuaikan dengan kebutuhan bisnis Anda. Pelajari lebih lanjut bagaimana kami dapat membantu Anda.