据了解，10月16日，该校计算机学院张宇副教授主导的图计算团队自主研发的新型图学习模型GIDN，在2022年国际开放图基准数据集OGB (Open Graph Benchmark) 挑战赛的链接属性预测赛道中——

在药物联合作用预测和作者合作关系预测两个领域的数据集上预测精度分别达到0.9542和0.7096，分别打破世界纪录，排名世界第一。

药物联合作用预测精度排名世界第一

图片作者合作关系预测精度排名世界第一

国际开放图基准数据集OGB榜单由图学习领域的国际顶级学者建立，是目前公认最权威的国际顶级图学习基准评测榜单，以质量高、规模大、场景复杂、难度高著称，旨在评测国际上最新的图学习模型精度。

此次夺冠的图学习模型GIDN由2022级博士生王梓骁带领2022级博士生郭渝洛、2021级硕士生黄志颖、2020级博士生余辉、2022级硕士生吴奕洋完成。

从左到右依次为黄志颖、王梓骁、张宇、余辉、吴奕洋。

此次夺冠的图学习模型GIDN能够高精度预测原本不相关的两个事物之间是否存在某种关联关系，可用于药物联合作用预测和作者合作关系预测等。GIDN可以将药物相互作用的信息输入到图学习模型中，高精度预测具有联合作用的药物，能够极大地减少药物研发过程中临床验证时间和研发经费。

值得注意的是，张宇团队在图计算领域已多次问鼎世界第一。今年6月，他们研发的图计算机DepGraph，性能打破图计算性能世界纪录，登顶全球最权威图计算榜单，也是国际上首次实现单机性能超越超级计算机图计算性能。

华中科技大学介绍，图学习作为大数据处理和人工智能的关键技术之一，可用于获取隐藏在复杂图数据中的丰富信息，在医疗、金融、教育、军事、科学发现等多个领域有着广阔的发展前景。

综合：华中科技大学、长江日报等

责任编辑：蔡晓慧