POP-NETS: Learning from Populations of Networks
Independent Research Fund Denmark
Danmarks Tekniske Universitet
Kan man sammenligne transportnetværk fra forskellige byer? Kan vi forudsige forandringer over tid for et epidemiologisk netværk? Kan vi visualisere hvordan et hjernenetværk forandrer sig som følge af en bestemt sygdom? Alle disse vigtige spørgsmål kan besvares ved at analysere komplekse data så som netværk. Netværk beskriver fenomæner hvor interaktioner og relationer spiller en vigtig rolle. Et netværk består af en samling knuder, eller elementer, som er forbundet med kanter eller relationer. Der findes en række metoder til at løse "simple" problemer såsom at klassificere netværk i kategorier. Et langt sværere problem er at opstille sandsynlighedsfordelinger over netværk, eller forudsige nye netværk fra gamle -- for eksempel hvordan et fremtidig transportnetværk vil se ud baseret på hvordan det ser ud i dag. POP-NETS vil udnytte moderne "ækvivariante" deep learning-modeller til at designe modeller, der er i stand til at svare på spørgsmål, hvis svar er et netværk -- præcis som de spørgsmål der blev stillet i starten.
Research Projects (Max 10 MDKK) / DFF-Forskningsprojekt1 / grant