Способность графовых нейронных сетей (GNN) работать со структурами данных графов сделала их пригодными для реальных приложений в социальных сетях, биоинформатике, а также в задачах навигации и планирования в робототехнике. Но, несмотря на их растущую популярность, GNN не лишены своих ограничений, которые включают эффективность обработки, проблему высокой вычислительной сложности и квадратичные требования к памяти для плотных графов. Для решения этих проблем исследовательская группа..