{"id":12435,"date":"2024-05-08T08:14:59","date_gmt":"2024-05-08T08:14:59","guid":{"rendered":"https:\/\/intellico.ai\/?p=12435"},"modified":"2024-07-05T13:37:11","modified_gmt":"2024-07-05T13:37:11","slug":"graph-neural-networks-e-explainable-ai-scopriamo-il-loro-valore","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/intellico.ai\/it\/blog\/graph-neural-networks-e-explainable-ai-scopriamo-il-loro-valore\/","title":{"rendered":"Graph Neural Networks e Explainable AI: scopriamo il loro valore"},"content":{"rendered":"\n

Nel campo del machine learning<\/em>, le Graph Neural Networks (GNN)<\/strong> stanno guadagnando sempre pi\u00f9 importanza. Queste tecniche stanno attirando l\u2019attenzione grazie alla loro capacit\u00e0 di modellare e analizzare le relazioni tra i dati il che le rende particolarmente utili per esplorare pattern e determinanti alla base di una previsione.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Diamo un\u2019occhiata di dettaglio.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Cosa sono le GNN?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

Le Graph Neural Network <\/strong>sono una classe di reti neurali progettate per operare su dati <\/strong>strutturati come grafi. A differenza delle reti neurali tradizionali, che elaborano tipicamente dati rappresentati in formato griglia o vettoriale, le GNN possono catturare efficacemente le relazioni complesse e le dipendenze presenti nei dati a grafo, dove i grafi sono composti da nodi (che rappresentano entit\u00e0) e archi (che rappresentano relazioni tra entit\u00e0). Le GNN operano aggregando iterativamente informazioni dai nodi vicini, consentendo loro di individuare pattern e fare previsioni basate sulla topologia del grafo sottostante.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Uno dei principali punti di forza delle GNN risiede nella loro capacit\u00e0 di gestire tipologie diverse di dati, tra cui reti sociali, strutture molecolari e sistemi di raccomandazione. Le reti neurali tradizionali faticano a catturare efficacemente queste informazioni relazionali, rendendo le GNN la scelta preferita per compiti che richiedono la comprensione delle relazionali2<\/sup>.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Inoltre, in Intellico<\/strong> siamo riusciti a creare Grapho<\/strong>, un motore di GNN auto generativo, che pu\u00f2 predire la presenza dei collegamenti senza aver definito a priori le regole per costruire il grafo. In questo caso, il modello predice sia la presenza che l\u2019intensit\u00e0 delle relazioni.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Le GNN hanno trovato applicazioni in vari ambiti. Nell\u2019analisi delle reti sociali, le GNN sono impiegate per predire il comportamento degli utenti, identificare nodi influenti e rilevare cluster all\u2019interno della rete. Nel campo della biologia computazionale, ad esempio, Google DeepMind <\/a>si \u00e8 trovata in prima linea nella ricerca sulle GNN, pionieristica nell\u2019applicazione in settori come la scoperta di farmaci e di proteine. Il loro sistema AlphaFold<\/em>, che utilizza le GNN, \u00e8 noto per la precisione con cui predice le strutture tridimensionali delle proteine, dimostrando l\u2019immensa potenzialit\u00e0 degli approcci basati su grafi nei domini scientifici.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

GNN e Explainable AI<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

L\u2019Explainable AI<\/strong> (XAI) \u00e8 un campo di ricerca che mira a rendere comprensibili<\/strong> e trasparenti<\/strong> agli esseri umani i sistemi di Intelligenza Artificiale (AI). Ha lo scopo di chiarire perch\u00e9 i modelli di AI prendono determinate decisioni o fanno previsioni specifiche<\/strong>, specialmente in modelli complessi.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Come abbiamo discusso in precedenza<\/a>, l\u2019XAI aumenta la fiducia<\/strong>, la responsabilit\u00e0<\/strong> e l\u2019interpretabilit\u00e0<\/strong> fornendo dettagli su come l\u2019AI \u201cragiona\u201d per pervenire al risultato, aspetto cruciale per i casi in cui le decisioni possono avere impatti rilevanti sui sistemi fisici ed umani.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

L\u2019XAI quindi migliora la relazione<\/strong> tra i sistemi di AI <\/strong>e gli esseri umani<\/strong> rendendo le decisioni<\/strong> dell\u2019AI pi\u00f9 accessibili<\/strong> e comprensibili<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Le GNN possono interpretare relazioni complesse nei dati strutturati a grafo e fornire spiegazioni sui risultati del modello, analizzando come i nodi o i collegamenti influenzino le previsioni o come le informazioni si propagano attraverso nodi o connessioni influenti nel grafo.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Le GNN<\/strong> hanno nativamente un layer di spiegabilit\u00e0, fondamentale per comprendere le decisioni del modello e ottenere approfondimenti sulla dinamica dei dati sottostanti. Possono essere impiegate per calcolare la feature importance<\/em> globale e locale, consentendo agli utenti di interpretare le previsioni del modello a diversi livelli di granularit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n


La global feature importance<\/em> misura l\u2019impatto complessivo di ciascuna variabile sull\u2019output del modello, fornendo una comprensione ad alto livello della significativit\u00e0 dei dati. La local feature importance<\/em> invece cattura l\u2019importanza delle variabili per singola entit\u00e0, consentendo un\u2019analisi mirata. Questa duplice prospettiva migliora l\u2019interpretabilit\u00e0 delle GNN, rendendole strumenti preziosi per varie applicazioni.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Alcuni esempi di come le GNN possono migliorare i processi decisionali<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

Quando i modelli di intelligenza artificiale forniscono spiegazioni chiare sulle loro decisioni o previsioni, specialmente per problemi complessi, i decisori umani possono disporre di potenti strumenti per prendere decisioni informate e attuabili.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Ecco alcuni esempi di caso d\u2019uso:<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Conversione dei clienti nel settore del retail<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

Nel contesto retail<\/em>, le GNN offrono spunti sui fattori che influenzano il comportamento dei consumatori e le prestazioni di vendita. Sfruttando la natura interconnessa dei dati negli ambienti retail, le GNN possono catturare le complesse relazioni tra vari fattori come le caratteristiche demografiche dei clienti, gli attributi dei prodotti e le strategie di marketing. Ad esempio, le GNN possono analizzare la storia degli acquisti dei clienti, le interazioni con i social e le posizioni geografiche per identificare modelli e tendenze che influenzano i risultati delle vendite. Questo approccio olistico consente ai rivenditori di ottenere approfondimenti utili sui fattori che guidano le fluttuazioni delle vendite e ottimizzare di conseguenza le loro strategie, migliorando in definitiva le performance aziendali e la soddisfazione dei clienti.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Better product faster<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

Lo sviluppo di prodotti spesso implica un processo di trial&error. L\u2019AI ha il potenziale per accelerare notevolmente questo processo predicendo le propriet\u00e0 finali di una formulazione basata sugli ingredienti, come dimostrato da Matilde (https:\/\/intellico.matilde.ai\/<\/a>). Le GNN possono analizzare le relazioni tra gli ingredienti, suggerendo quali aggiungere o rimuovere dalla formulazione. Inoltre, possono visualizzare cluster di prodotti simili, aiutando nell\u2019identificazione di famiglie di prodotti e piattaforme di portfolio.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Prioritizzare la capacity nel settore sanitario<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

Nel settore sanitario, le GNN possono essere impiegate per prioritizzare l\u2019impiego della capacity<\/em> durante lo screening dei pazienti. Costruendo un grafo dei pazienti in cui i nodi rappresentano gli individui e gli archi rappresentano simili caratteristiche cliniche, relazioni genetiche o fattori ambientali, le GNN possono identificare pattern indicativi di progressione delle malattie. Elaborando dati di imaging da RMN, TAC ect., le GNN possono supportare nell\u2019identificare anomalie e nell\u2019agevolare la diagnosi precoce di malattie come l\u2019Alzheimer e il Parkinson. Questo consente al personale clinico di intervenire in modo proattivo, personalizzare i piani di trattamento e migliorare gli esiti dei pazienti.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Il contesto sanitario \u00e8 un caso ideale per l\u2019utilizzo delle GNN, poich\u00e9 esse sono estremamente accurate, ma anche spiegabili. Sebbene questi modelli non possano sostituire il personale clinico, la loro spiegabilit\u00e0 aiuta i professionisti sanitari nell\u2019organizzazione e nell\u2019erogazione di migliore assistenza.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

In conclusione, le GNN rappresentano una svolta nel paradigma dell\u2019intelligenza artificiale, offrendo capacit\u00e0 senza precedenti nell\u2019interpretare e modellare le relazioni tra i dati. Queste reti neurali sono fondamentali per supportare l\u2019Explainable AI, e quindi i processi decisionali, garantendo che il decisore umano rimanga al centro della decisione. Dalle scoperte scientifiche all\u2019ottimizzazione dei servizi, le applicazioni reali delle GNN sono molteplici. Con il proseguimento della ricerca in questo campo, ci si pu\u00f2 aspettare che le GNN svolgano un ruolo sempre pi\u00f9 fondamentale.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Le tecniche a grafo, come strumento di Explainability, si applicano anche all\u2019AI generativa. Se vuoi saperne di pi\u00f9: https:\/\/intellico.ai\/blog\/transforming-customer-care-with-generative-ai\/<\/a><\/p>\n\n\n\n

Contributors:<\/p>\n\n\n\n