5 Durchbrüche in Graph Neural Networks, die 2026 im Blick behalten werden

In diesem Artikel werden fünf aktuelle Durchbrüche im Bereich der Graph Neural Networks (GNNs) vorgestellt, die im kommenden Jahr besonders interessant sein dürften. Von der nahtlosen Integration mit großen Sprachmodellen (LLMs) bis hin zu interdisziplinären wissenschaftlichen Erkenntnissen – die vorgestellten Entwicklungen zeigen, wie GNNs immer mehr in verschiedenste Anwendungsfelder eindringen und neue Möglichkeiten eröffnen. Diese Fortschritte verdeutlichen, dass GNNs nicht nur in der Datenanalyse, sondern auch in der Forschung und Industrie zunehmend an Bedeutung gewinnen.