Joël Mathys
Distributed Computing Group
Computer Engineering and Networks Laboratory (TIK)
Department Electrical Engineering (D-ITET)
Office ETZ G 63
ETH Zurich
Gloriastrasse 35
8092 Zurich
Switzerland
| phone | +41 44 63 20417 |
| fax | +41 44 63 21036 |
Publications
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A New Perspective for Graph Learning Architecture Design: Linearize Your Depth Away
Joël Mathys and Roger Wattenhofer.
New Perspectives in Graph Machine Learning Workshop at NeurIPS, San Diego, USA, December 2025.
BibTeX -
Long-Range Ising Model: A Benchmark for Long-Range Capabilities in Graph Learning
Joël Mathys, Henrik Christiansen, Federico Errica and Francesco Alesiani.
22nd International Workshop on Mining and Learning with Graphs (MLG@ECMLPKDD), Porto, Portugal, September 2025.
BibTeX -
Learn to Jump: Adaptive Random Walks for Long-Range Propagation through Graph Hierarchies (oral)
Joël Mathys and Federico Errica.
ComBayNS Workshop @ IJCNN 2025 , Rome, Italy, June 2025.
BibTeX -
Reinforcement Learning for Locally Checkable Labeling Problems
Florian Grötschla, Joël Mathys, Loïc Holbein and Roger Wattenhofer.
The Seventeenth Workshop on Adaptive and Learning Agents at AAMAS, Detroit, USA, May 2025.
BibTeX -
Synthetic Data for Blood Vessel Network Extraction
Joël Mathys, Andreas Plesner, Jorel Elmiger and Roger Wattenhofer.
Will Synthetic Data Finally Solve the Data Access Problem? (SynthData@ICLR), Singapore, April 2025.
BibTeX -
Beyond Interpolation: Extrapolative Reasoning with Reinforcement Learning and Graph Neural Networks
Niccolò Grillo, Andrea Toccaceli, Benjamin Estermann, Joël Mathys, Stefania Fresca and Roger Wattenhofer.
1st Workshop on Neural Reasoning and Mathematical Discovery (NEURMAD@AAAI25), Philadelphia, USA, March 2025.
BibTeX -
GraphFSA: A Finite State Automaton Framework for Algorithmic Learning on Graphs
Florian Grötschla, Joël Mathys, Christoffer Raun and Roger Wattenhofer.
27th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI), Santiago de Compostela, Spain, October 2024.
External BibTeX -
CoRe-GD: A Hierarchical Framework for Scalable Graph Visualization with GNNs (Best poster award AT LOGML 2024)
Florian Grötschla, Joël Mathys, Robert Veres and Roger Wattenhofer.
12th International Conference on Learning Representations (ICLR), Vienna, Austria, May 2024.
External BibTeX -
SALSA-CLRS: A Sparse and Scalable Benchmark for Algorithmic Reasoning
Julian Minder, Florian Grötschla, Joël Mathys and Roger Wattenhofer.
2nd Learning on Graphs Conference (LoG), Virtual, November 2023.
External BibTeX -
SURF: A Generalization Benchmark for GNNs Predicting Fluid Dynamics
Stefan Künzli, Florian Grötschla, Joël Mathys and Roger Wattenhofer.
2nd Learning on Graphs Conference (LoG), Virtual, November 2023.
External BibTeX -
Abstract Visual Reasoning Enabled by Language
Giacomo Camposampiero, Loïc Houmard, Benjamin Estermann, Joël Mathys and Roger Wattenhofer.
Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, June 2023.
External BibTeX -
Learning Graph Algorithms With Recurrent Graph Neural Networks
Florian Grötschla, Joël Mathys and Roger Wattenhofer.
Workshop on Graphs and more Complex structures for Learning and Reasoning (GCLR@AAAI), Washington D.C., USA, February 2023.
External BibTeX -
Hierarchical Graph Structures for Congestion and ETA Prediction
Florian Grötschla and Joël Mathys.
Traffic4cast@NeurIPS22, December 2022.
External Slides (PDF) Slides (PPT) BibTeX -
Decentralized Graph Processing for Reachability Queries
Joël Mathys, Robin Fritsch and Roger Wattenhofer.
18th International Conference on Advanced Data Mining and Applications (ADMA), Brisbane, Australia, November 2022.
External Slides (PDF) Slides (PPT) BibTeX
Theses & Labs
Available Theses & Labs | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Title | Type | Contact/Supervisor | Assigned | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | An Investigation into the Limits of Tiny Recursive Model Reasoning | M/S | Joël Mathys, Giacomo Camposampiero | available | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current Theses & Labs | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Title | Type | Contact/Supervisor | Assigned | Student(s) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | Advancing Neural Reasoning | S | Joël Mathys | HS 25 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | Detecting Blood Vessel Networks from 3D Scans | S | Andreas Plesner, Joël Mathys | HS 25 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | Unleashing Forward Thinking in Language Models | M | Frédéric Berdoz, Joël Mathys | HS 25 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Past Theses & Labs | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Title | Type | Contact/Supervisor | Assigned | Student(s) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | Automated Foosball Analysis | B | Till Aczel, Joël Mathys | HS 25 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | Splitting Queries Across Engines: A Critical-Path Approach [confidential] | M | Joël Mathys | HS 25 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | Detecting Blood Vessel Networks from 3D Scans [confidential] | S | Joël Mathys, Andreas Plesner | HS 25 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | YEET - Yield Embedding, Eliminate Topology | S | Saku Peltonen, Joël Mathys | HS 25 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | Variable Hardness Training Instance Generation for Neural SAT Solvers [confidential] | S | Saku Peltonen, Joël Mathys | HS 25 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | Automated Visual Foosball Tracking | B | Joël Mathys, Till Aczel | HS 24 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | Expressive GNNs for SAT Solving through Substructure Counting | S | Saku Peltonen, Joël Mathys | HS 24 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | Physics-Informed Graph Neural Networks for Airflow Simulations [confidential] | S | Joël Mathys, Florian Grötschla | HS 24 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | FinGNN: Financial Graph Neural Networks [confidential] | M | Joël Mathys, Rudy Delacour | HS 24 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | Wave Function Collapse for Graph Generation [confidential] | S | Till Aczel, Joël Mathys | HS 24 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | Improving Investment Strategies with GNNs [confidential] | S | Florian Grötschla, Joël Mathys | FS 24 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Automated Vascular Graph Extraction [confidential] | M | Joël Mathys, Andreas Plesner | FS 24 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | Reinforcement Learning for State-Based Algorithms on Graphs [confidential] | M | Florian Grötschla, Joël Mathys | FS 24 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | Beyond Interpolation: Extrapolative Reasoning with Reinforcement Learning and Graph Neural Networks | G | Joël Mathys, Benjamin Estermann | FS 24 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | Analyzing Deep Learning Architectures on Stock Prediction [confidential] | G | Florian Grötschla, Joël Mathys | FS 24 | , | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | Object-Centric Reasoning with Language and Code [confidential] | G | Benjamin Estermann, Joël Mathys | HS 23 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | Exploring Activation Ensembles for Feed-Forward Neural Networks | B | Florian Grötschla, Joël Mathys | HS 23 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | GNNs for TPU Graphs | S | Joël Mathys, Florian Grötschla | HS 23 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | Train Small - Solve Big: Reinforcement Learning on Logic Puzzles using Graph Neural Networks [confidential] | M | Benjamin Estermann, Joël Mathys | HS 23 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | Enhancing GNNs: An Exploration of Iterative Solving and Augmentation Techniques | B | Joël Mathys, Florian Grötschla | FS 23 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | Enhancing the Building Blocks of Language-Based Visual Reasoning for ARC | M | Joël Mathys, Benjamin Estermann | FS 23 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | Asynchronous GNNs [confidential] | G | Joël Mathys, Florian Grötschla | FS 23 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | Finite State Algorithm Learning on Graphs [confidential] | M | Joël Mathys, Florian Grötschla | FS 23 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | SALSA-CLRS: A Sparse and Scalable Benchmark for Algorithmic Reasoning [confidential] | S | Florian Grötschla, Joël Mathys | FS 23 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | Reinforcement Learning of TSP Heuristics with Message Passing Neural Networks | G | Flint Xiaofeng Fan, Joël Mathys | FS 23 | , | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | A Generalisation Benchmark for Machine Learning Methods Predicting Fluid Flows [confidential] | B | Florian Grötschla, Joël Mathys | FS 23 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | A Neural-Guided Program Synthesis Approach to the Abstraction and Reasoning Challenge [confidential] | G | Joël Mathys, Benjamin Estermann | HS 22 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | Abstraction and Reasoning Challenge - Reasoning with Language [confidential] | G | Joël Mathys, Benjamin Estermann | HS 22 | , | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | Efficient Graph Drawing with GNNs using Overlay Graphs [confidential] | B | Florian Grötschla, Joël Mathys | HS 22 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | Exploring Graph Neural Networks and Hierarchical Structures for Traffic Forecasting | B | Joël Mathys, Florian Grötschla | HS 22 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | Real Time Public Transport App | S | Joël Mathys | FS 22 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||