GraphReasoning是一種基于人工智能技術(shù)將大量科學(xué)論文轉(zhuǎn)換成知識(shí)圖譜的方法。通過結(jié)構(gòu)化分析，計(jì)算節(jié)點(diǎn)度、識(shí)別社區(qū)及其連通性，評(píng)估關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的中心性，來揭示知識(shí)的架構(gòu)。方法基于圖的屬性，如傳遞性和同構(gòu)性，來發(fā)現(xiàn)跨學(xué)科的新穎聯(lián)系，用于回答問題、識(shí)別知識(shí)空白、提出創(chuàng)新的材料設(shè)計(jì)和預(yù)測(cè)材料行為。GraphReasoning的目標(biāo)是促進(jìn)科學(xué)創(chuàng)新和發(fā)現(xiàn)，通過圖推理揭示隱藏的聯(lián)系，為多學(xué)科研究提供廣泛的應(yīng)用框架。
GraphReasoning的主要功能知識(shí)圖譜構(gòu)建：將科學(xué)論文等大量文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成結(jié)構(gòu)化的知識(shí)圖譜，形成概念和它們之間關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)。結(jié)構(gòu)分析：對(duì)知識(shí)圖譜進(jìn)行深入分析，包括節(jié)點(diǎn)度數(shù)計(jì)算、社區(qū)識(shí)別、聚類系數(shù)和節(jié)點(diǎn)介數(shù)中心性評(píng)估。圖推理：基于圖的傳遞性和同構(gòu)性質(zhì)，揭示不同學(xué)科之間的新聯(lián)系，用于回答問題和預(yù)測(cè)材料行為。多模態(tài)數(shù)據(jù)處理：整合文本、圖像、數(shù)值數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)模態(tài)，提供更全面的分析視角。路徑采樣策略：通過計(jì)算深度節(jié)點(diǎn)表示和節(jié)點(diǎn)相似性排名，開發(fā)路徑采樣策略，鏈接不同概念。跨學(xué)科創(chuàng)新：通過圖譜分析，促進(jìn)不同學(xué)科領(lǐng)域的交叉融合，激發(fā)新的科學(xué)發(fā)現(xiàn)和技術(shù)創(chuàng)新。材料設(shè)計(jì)：提出基于圖譜分析的材料設(shè)計(jì)方案，如生物材料和工程材料的新型復(fù)合材料。智能查詢回答：基于知識(shí)圖譜回答復(fù)雜科學(xué)問題，提供研究機(jī)會(huì)和預(yù)測(cè)新假設(shè)。數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過與大型語(yǔ)言模型的交互，動(dòng)態(tài)地向知識(shí)圖譜添加新數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)和聯(lián)系。可視化和解釋：提供知識(shí)圖譜的可視化表示，幫助用戶理解復(fù)雜數(shù)據(jù)和關(guān)系，支持解釋性分析。GraphReasoning的技術(shù)原理自然語(yǔ)言處理（NLP）：理解和分析文本數(shù)據(jù)，提取關(guān)鍵信息。圖論：分析和解釋圖譜中節(jié)點(diǎn)和邊的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。機(jī)器學(xué)習(xí)：識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式和趨勢(shì)。推理算法：包括基于規(guī)則的推理和統(tǒng)計(jì)推理，用在預(yù)測(cè)和決策。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：結(jié)合來自不同類型數(shù)據(jù)源的信息，提供更全面的分析。自動(dòng)化算法：強(qiáng)化學(xué)習(xí)或遺傳算法，用在沒有人工干預(yù)的情況下探索圖譜。知識(shí)表示學(xué)習(xí)：通過將實(shí)體和關(guān)系嵌入到向量空間中，捕捉復(fù)雜關(guān)系。GraphReasoning的項(xiàng)目地址GitHub倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/lamm-mit/GraphReasoningarXiv技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2403.11996GraphReasoning的應(yīng)用場(chǎng)景科學(xué)研究：科研人員基于 GraphReasoning 探索不同科學(xué)領(lǐng)域的交叉點(diǎn)，如物理學(xué)、生物學(xué)和材料科學(xué)。通過圖譜分析，發(fā)現(xiàn)新的研究路徑，促進(jìn)跨學(xué)科合作。藥物發(fā)現(xiàn)：藥物研發(fā)公司基于 GraphReasoning 分析藥物作用網(wǎng)絡(luò)。預(yù)測(cè)藥物的副作用，發(fā)現(xiàn)新的藥物組合或治療方法。材料科學(xué)：材料工程師設(shè)計(jì)具有特定性能的復(fù)合材料。基于圖譜推理，預(yù)測(cè)新材料的機(jī)械強(qiáng)度、熱穩(wěn)定性等特性。生物信息學(xué)：生物信息學(xué)家研究基因表達(dá)網(wǎng)絡(luò)和蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)。理解復(fù)雜疾病的分子機(jī)制，發(fā)現(xiàn)潛在的生物標(biāo)志物。教育：教育機(jī)構(gòu)用 GraphReasoning 構(gòu)建課程內(nèi)容的知識(shí)圖譜。提供互動(dòng)式學(xué)習(xí)工具，幫助學(xué)生理解復(fù)雜的概念和原理。知識(shí)管理：企業(yè)用 GraphReasoning 整合內(nèi)部知識(shí)庫(kù)。提高員工的知識(shí)檢索效率，促進(jìn)知識(shí)共享和創(chuàng)新。 
