Reti neurali per grafi: dalle molecole ai social network

Giuseppe Alessio D'Inverno

Nel vasto e affascinante mondo degli oggetti matematici, un ruolo speciale è ricoperto dai

grafi, entità composte da nodi connessi tra loro da archi. I grafi possono essere utilizzati per

rappresentare una vasta gamma di dati strutturati, come molecole, social networks, reti

autostradali, ma anche dati casuali come foto e testi. La teoria dei grafi è stata sviluppata

per poter fornire degli algoritmi di analisi per questi dati strutturati; ad esempio, per poter

predire l’elettronegatività di una molecola, o i punti più trafficati di una rete autostradale, o il

prossimo amico da aggiungere sul nostro social network preferito.

In questo talk vedremo quali modelli di intelligenza artificiale (le reti neurali per grafi) sono

stati sviluppati per poter eseguire questi tasks con precisione e velocità, arrivando a vedere

come tali modelli sono riusciti a generare nuove strutture a grafo portando un avanzamento

tecnologico senza precedenti.

Giuseppe Alessio D’Inverno è un ricercatore postdoc in Analisi Numerica presso la SISSA di Trieste e membro del gruppo MathLab. I suoi interessi di ricerca includono l'analisi teorica dei modelli di Deep Learning e la Quantificazione dell'Incertezza per il Calcolo Scientifico. Oltre all'attività accademica, è un musicista affermato: ha conseguito il diploma di laurea in Violino nel 2015 e attualmente si esibisce con diverse orchestre in tutta Europa.