華科大計算機學院團隊在國際挑戰(zhàn)賽中打破兩項世界紀錄

16日，計算機學院張宇副教授主導的圖計算團隊再獲佳績。他們自主研發(fā)的新型圖學習模型GIDN，在2022年國際開放圖基準數(shù)據(jù)集挑戰(zhàn)賽中，打破世界紀錄，排名世界第一。

國際開放圖基準數(shù)據(jù)集挑戰(zhàn)賽由圖學習領域的國際頂級學者建立，是目前公認最權威的國際頂級圖學習基準評測榜單，以質量高、規(guī)模大、場景復雜、難度高著稱，旨在評測國際上最新的圖學習模型精度。

挑戰(zhàn)賽共設置了圖頂點屬性預測、鏈接屬性預測、圖屬性預測三個賽道，張宇團隊參與的是鏈接屬性預測賽道，在藥物聯(lián)合作用預測和作者合作關系預測兩個領域的數(shù)據(jù)集上預測精度分別達到0.9542和0.7096，分別打破世界紀錄，排名世界第一。此次奪冠的圖學習模型GIDN由2022級博士生王梓驍帶領2022級博士生郭渝洛、2021級碩士生黃志穎、2020級博士生余輝、2022級碩士生吳奕洋完成。

“圖能夠有效表達事物之間的關聯(lián)關系?，F(xiàn)實生活中諸多應用場景都需要用到圖。”張宇介紹，圖學習作為大數(shù)據(jù)處理和人工智能的關鍵技術之一，可用于獲取隱藏在復雜圖數(shù)據(jù)中的豐富信息，在醫(yī)療、金融、教育、軍事、科學發(fā)現(xiàn)等多個領域有著廣闊的發(fā)展前景。

而作為目前公認最權威的國際頂級圖學習基準評測榜單，國際開放圖基準數(shù)據(jù)集挑戰(zhàn)賽的應用都來自現(xiàn)實應用中的挑戰(zhàn)性問題。華科大團隊此次奪冠的圖學習模型，能夠高精度預測原本不相關的兩個事物之間是否存在某種關聯(lián)關系，例如將藥物相互作用的信息輸入到圖學習模型中，可以高精度預測具有聯(lián)合作用的藥物，極大減少藥物研發(fā)過程中，臨床驗證時間和研發(fā)經費。

值得一提的是，張宇副教授團隊在圖計算領域已多次問鼎世界第一。今年6月，他們研發(fā)的圖計算機DepGraph，性能打破圖計算性能世界紀錄，登頂全球最權威圖計算榜單，也是國際上首次實現(xiàn)單機性能超越超級計算機圖計算性能。