Исследователи представили HarmonyGNN — новый метод обучения графовых нейронных сетей (GNN), который повышает точность при работе с гетерогенными графовыми данными без использования меченых узлов. Тестирование на 11 эталонных графах продемонстрировало передовые результаты на семи однородных графах и повышение точности на 1,27–9,6 % на четырёх гетерогенных графах. Данная платформа также повышает вычислительную эффективность. Работа будет представлена на Международной конференции по обучению представлений в 2026 году.