科技日報記者 吳純新 通訊員 趙娜

華科大供圖

10月 19日，記者從華中科技大學獲悉，該校計算機學院大數據技術與系統國家地方聯合工程研究中心張宇副教授帶領的圖計算團隊，憑借其自主研發的新型圖學習模型 GIDN，在2022年國際開放圖基準數據集OGB挑戰賽的鏈接屬性預測賽道中，打破藥物聯合作用預測和作者合作關系預測兩個領域世界紀錄，排名世界第 一。

據介紹， 此次奪冠的圖學習模型GIDN由該校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。國際開放圖基準數據集OGB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。

國際開放圖基準數據集挑戰賽包括圖頂點屬性預測、鏈接屬性預測、圖屬性預測三個賽道。

王梓驍 說，圖能夠有效表達事物之間的關聯關系。現實生活中諸多應用場景都需要用到圖。圖學習作為大數據處理和人工智能關鍵技術之一，可用于獲取隱藏在復雜圖數據 中的豐富信息，在醫療、金融、教育、軍事、科學發現等多個領域有著廣闊的發展前景，如預測藥物與病毒是否相互反應、分子性質預測、蛋白質結構預測、金融反 欺詐等，擔負起服務“數字中國”戰略等重要使命，促進國家經濟與社會的數字轉型、智能升級和融合創新，成為全球科技競爭新的戰略制高點。

國際開放圖基準數據集挑戰賽的應用都來自現實應用中的挑戰性問題。此次奪冠的圖學習模型GIDN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關系，可用于藥物聯合作用預測和作者合作關系預測等。

據 悉，GIDN可以將藥物相互作用的信息輸入到圖學習模型中，高精度預測具有聯合作用的藥物，能極大地減少藥物研發過程中臨床驗證時間和研發經費。也可用于 在分派科研項目評審專家和論文評審專家時精準識別潛在利益關系，對于科研人員來說，可以快速、高質量地幫其找到合適的科研合作者。