[ca] Al llarg dels últims anys, hem pogut comprovar el gran potencial que tenen les Graph Neural Networks (GNN) al aplicar-se a una gran varietat de problemes que es formalitzen en forma de grafs (e.g xarxes de telecomunicacions, química, física..). Normalment, la aplicació de GNNs a cadascun d'aquests camps implica un procés de personalització del model per tal d'adaptar-lo al problema en qüestió. En aquest context, aquesta sol ser una tasca molt complexa i que, en conseqüència, requereix d'experts en aprenentatge automàtic per a dur-la a terme. Més concretament, per a implementar la solució en llenguatges basats en operacions de tensors, com per exemple Tensorflow o PyTorch. Tot i així, nosaltres argumentem que és imprescindible la creació d'eines que permetin dur a terme una abstracció del problema de manera automàtica, simplificant així la seva creació per part de l'usuari. Per aquest motiu, en aquesta tèsis introduïm un nou framework que anomenem IGNNITION, que permet crear GNNs ràpidament i de manera molt entenedora. IGNNITION, doncs, està enfocat a oferir flexibilitat per a la creació d'una gran varietat de GNNs, especialment als usuaris amb molts pocs coneixements d'aprenentatge automàtic. Per a fer-ho, el framework que proposem permet definir models a través d'una simple descripció de les seves parts i la manera en que aquestes es relacionen. A més a més, per tal d'assistir als usuaris, el framework inclou un sistema de debug que permet identificar ràpidament els possibles errors. Els nostres resultats experimentals, quelcom, demostren que la precisió dels models de GNN generats per IGNNITION són equivalents a la implementació original, així com que no es produeix cap pèrdua significativa d'eficiència.

[en] Recent years have witnessed the vast potential of Graph Neural Networks (GNN) to be applied to a plethora of problems where data is structured as graphs (e.g., computer networks, chemistry, physics). Typically, each new application requires custom GNN models adapted to the problem environment. In this context, implementing a GNN model is a cumbersome task that currently requires Machine Learning (ML) experts with high skills in neural network programming. For instance, to translate the model to complex tensor-wise operations in languages such as TensorFlow or PyTorch. We claim that to approach GNNs to real-world applications it is essential to count on tools that abstract users from the complexity behind the implementation of such models. In this thesis, we propose IGNNITION, a novel framework to fast prototype complex GNN models. IGNNITION targets users with little to no background on neural network programming, while still providing great flexibility to implement a broad variety of GNN architectures. Our framework enables us to define a GNN model as an intuitive human-readable description of the objects present in graphs and the type of relations they may have, and it automatically generates an efficient TensorFlow implementation of the model. To assist users, it provides advanced debugging mechanisms to easily identify and correct possible errors in GNN models. Our experimental results show that GNN models generated by our framework do not incur performance loss compared to native implementations in TensorFlow.