Réseaux de Neurones à Graphes Géométriques

Il y a 2 mois


GifsurYvette, France Université Paris-Saclay GS Informatique et sciences du numérique Temps plein

Réf **ABG-126796**
**ADUM-59504**
- Sujet de Thèse- 09/11/2024- Université Paris-Saclay GS Informatique et sciences du numérique- Lieu de travail- Gif sur Yvette - France- Intitulé du sujet-
- Mots clés- Apprentissage automatique, réseaux de neurones en graphes géométriques, apprentissage profond géométrique, quantification des incertitudes
Graph representation learning, geometric deep learning, graph neural networks, uncertainty quantification, molecular systems**Description du sujet**:
L'objectif de cette thèse est de développer des modèles GNN géométriques sensibles à l'incertitude qui peuvent être exploités dans des problèmes de prédiction du monde réel, principalement dans la modélisation des matériaux [7]. Les objectifs sont les suivants:

- Objectif 1. Nous souhaitons développer des réseaux de neurones géométriques qui équilibrent les performances prédictives et l'évolutivité. Dans la continuité de nos travaux récents [8], nous allons rechercher des méthodologies pour renforcer les symétries par le biais de stratégies d'augmentation de données appropriées plutôt que directement dans l'architecture du modèle.
- Objectif 2. Ensuite, nous étudierons les mécanismes d'estimation et de quantification de l'incertitude dans les GNN géométriques. Cela inclut les formulations bayésiennes de GNN dans lesquelles le mécanisme de transmission de messages propage les estimations d'incertitude des nœuds au-delà des représentations de caractéristiques. En outre, nous nous intéressons à l'étude d'un cadre de prédiction conforme pour les estimations d'incertitude indépendantes du modèle [9].

The goal of this Ph.D. position is to develop uncertainty-aware geometric GNN models that can be leveraged in real-world prediction problems, primarily in materials modeling [7]. The objectives of the position are the following:

- Objective 1. First, we aim to develop geometric GNNs that balance predictive performance and scalability. Following suit from our recent work [8], we will study methodologies to enforce symmetries through appropriate data augmentation strategies rather than directly in the model architecture.
- Objective 2. Then, we will investigate uncertainty estimation and quantification mechanisms in geometric GNNs. This includes Bayesian formulations of GNNs in which the message passing mechanism propagates uncertainty estimates of nodes beyond feature representations. Besides, we are interested in studying a conformal prediction framework for model-agnostic uncertainty estimates [9].

Début de la thèse : 01/10/2025**Nature du financement**:
**Précisions sur le financement**:

- Programme COFUND DeMythif.AI**Présentation établissement et labo d'accueil**:

- Université Paris-Saclay GS Informatique et sciences du numérique**Etablissement délivrant le doctorat**:

- Université Paris-Saclay GS Informatique et sciences du numérique**Ecole doctorale**:

- 580 Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication- 24/01/2025


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    Il y a 7 mois


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    Il y a 3 mois


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  • Gif-sur-Yvette, France Inria Temps plein

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    il y a 1 semaine


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    Il y a 3 mois


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