يُعدّ GraphNeT إطارًا مفتوح المصدر مكتوبًا بلغة بايثون، ويهدف إلى توفير وظائف عالية الجودة وسهلة الاستخدام وشاملة من البداية إلى النهاية لتنفيذ مهام إعادة بناء البيانات في مراصد النيوترينو باستخدام الشبكات العصبية الرسومية (GNNs). يُمكّن GraphNeT من تدريب نماذج معقدة بسرعة وسهولة، بحيث تُقدّم إعادة بناء للأحداث بأداء متميز من حيث التميز التقني، لتكوينات كاشفات متعددة، مع أوقات استنتاج تفوق التقنيات التقليدية بمقدار عدة رُتَب من التفوق. إن الشبكات العصبية الرسومية المقدمة من GraphNeT كافية المرونة لتطبيقها على بيانات من جميع مراصد النيوترينو، بما في ذلك المشاريع المستقبلية مثل التوسعات الخاصة بـ IceCube أو مشروع P-ONE. وهذا يعني أن إعادة البناء القائمة على الشبكات العصبية الرسومية يمكن أن تُستخدم لتحقيق أداء متميز في معظم مهام إعادة البناء في مراصد النيوترينو، بسرعة زمنية حقيقية، عبر التجارب والتحليلات الفيزيائية المختلفة، مما يفتح آفاقًا واسعة للتأثير في مجالات الفيزياء النيوترينية والفيزياء الجسيمية الفلكية.