Искусственные иммунные системы (Часть 1)

Искусственные иммунные системы (Часть 1)

Искусственные иммунные системы (AIS) — это вычислительные парадигмы, принадлежащие к семейству вычислительных интеллектуальных систем, которые произошли от биологической иммунной системой. В течение последнего десятилетия они привлекли большой интерес со стороны исследователей которые стремятся разработать иммунные модели и методы для решения сложных вычислительных и инженерных проблем. В этой работе представлен обзор существующих моделей и алгоритмов AIS с акцентом на последние пять лет.

1. Введение в искусственные иммунные системы

Основной функцией биологической иммунной системы является защита организма от инородных молекул, известных как антигены. Иммунная система обладает отличной способностью распознавать образы, которые могут быть использованы для различения чужеродных клеток, поступающих в организм (несамоустойчивые или антигенные) от клеток тела. Иммунные системы обладают многими характеристиками, такими как уникальность, автономность, распознавание инородных молекул, распределенное обнаружение и устойчивость к шуму (Castro and Zuben, 1999). Вдохновленные биологическими иммунными системами, в течение последнего десятилетия появились искусственные иммунные системы. Многие исследователи разрабатывают и создают модели на основе иммунной системы для различных областей применения. Искусственные иммунные системы можно определить как вычислительную парадигму, которая опирается на теорию иммунологии, наблюдаемыми иммунными функциями, принципами и механизмами (Castro and Timmis, 2003). В этом докладе рассматриваются различные парадигмы вычислений AIS, а также представлены различные модели и методы AIS, разработанные в литературе, начиная с работы Dasgupta et al. (2003 год). Изучаемые модели в основном основаны на теории иммунной сети, принципах отбора и механизмах негативной селекции. Остальная часть отчета организована следующим образом: в разделе 2 представлены теоретические основы иммунной системы; В разделе 3 представлен обзор существующих моделей и алгоритмов AIS, которые разработаны на основе принципов иммунной системы; Гибридные интеллектуальные системы представлены в разделе 4, в котором подчеркивается интеграция между AIS и другими методами мягких вычислений; В Разделе 5 представлены тематические исследования; Раздел 6 освещает направления для будущих работ и формирует заключение этой работы.

2. Биологическая основа искусственных иммунных систем : теория

2.1 Иммунные системы

Иммунная система позвоночных состоит из разнообразных наборов клеток и молекул, которые работают вместе с другими системами (например, нервной и эндокринной) для поддержания гомеостатического состояния. Основной функцией иммунной системы является защита человеческого тела от инфекционных агентов (таких как вирусы, бактерии и другие паразиты), которые обычно называют патогенами. Иммунный ответ стимулируется распознаванием ассоциированной молекулы, называемой антигеном. Иммунная система обычно работает в соответствии с двумя механизмами, а именно: врожденным и адаптивным иммунитетом. Врожденный иммунитет направлен против общих патогенов, которые попадают в организм, в то время как адаптивный или приобретенный иммунитет позволяет начать атаку против любого захватчика, которого врожденная система не может удалить сама. Для получения дополнительной информации об иммунных системах читатель может обратиться к (Castro and Zuben, 1999; Castro and Timmis, 2003; Timmis et al., 2004).

Врожденный иммунитет: позвоночные рождаются с этим иммунитетом, который играет жизненно важную роль в инициировании и регуляции иммунных реакций. Специализированные клетки развиваются, чтобы распознавать и связывать общие молекулярные структуры микроорганизмов. Это не обеспечивает полную защиту, поскольку она носит в основном статичный характер.

Адаптивный иммунитет направлен на конкретных захватчиков, которых он видел раньше, либо не встречал вообще, и получает изменения в результате воздействия захватчиков. Он главным образом состоит из лимфоцитов (белых кровяных клеток, более конкретно типа B и T), которые помогают процессу распознавания и разрушения конкретных веществ и являются антиген-специфичными (Castro and Zuben, 1999).

Клональный отбор

Теория алгоритма клонального отбора была предложена Берне (1959). Теория используется для объяснения основного ответа адаптивной иммунной системы на антигенный стимул. Он устанавливает идею, что только те клетки, которые способны распознавать антиген, будут размножаться, в то время как другие клетки не селекционируют. Клональная селекция действует как на В, так и на Т-клетках. В-клетки, когда их антитела связываются с антигеном, активируются и дифференцируются в плазму или клетки памяти. До этого процесса клоны В-клеток продуцируются и подвергаются соматической гипермутации. В результате разнообразие вносится в популяцию В-клеток. Плазменные клетки продуцируют антигенспецифические антитела, которые работают против антигена. Ячейки памяти остаются с хозяином и способствуют быстрой вторичной реакции (Castro and Timmis, 2003).

Отрицательный выбор

Отрицательный отбор — это механизм защиты организма от самореактивных лимфоцитов. Он использует способность иммунной системы обнаруживать неизвестные антигены, не реагируя на собственные клетки. Во время генерации Т-клеток рецепторы производятся посредством псевдослучайного процесса генетической перегруппировки. Затем они подвергаются процессу цензуры в тимусе, называемому отрицательным отбором. В этом процессе Т-клетки, которые реагируют против самопротеинов, разрушаются, и только те, которые не связываются с само-белками, могут покидать тимус. Эти зрелые Т-клетки затем циркулируют по всему организму, выполняя иммунологические функции и защищая организм от чужеродных антигенов (Somayaji et al., 1997).

Теория иммунных сетей

Теория иммунной сети была введена Jerne (1974). Основная идея заключалась в том, что иммунная система поддерживает идиотипическую сеть взаимосвязанных В-клеток для распознавания антигена. Эти ячейки взаимосвязаны друг с другом определенным образом, что приводит к стабилизации сети. Две В-клетки соединены, если сходства, с которыми они работают, превышают определенный порог, а прочность связи прямо пропорциональна сродству, к которому они имеют отношение


искусственные иммунные системы
Гость, оставишь комментарий?
Имя:*
E-Mail:


 
Свежее новое
  • Искусственный интеллект смог визуализировать 2D изображения.
  • Ученые из Вашингтона разработали модель, которая способна воссоздавать движения человека на фотографиях и картинах. Она создает для него 3D модель и
  • Искусственный интеллект, робот Вера, получил 226 млн рублей
  • ФРИИ и Кировский завод вкладывают 226 миллионов рублей в представителя «Сколкова» — компанию «Стафори», создавшую робота-рекрутера. Искусственный
  • В Москве состоялся финал PicsArt AI Hackathon, с самым крупным призовым фондом в истории
  • 30 ноября-2 декабря, в Москве прошел крупнейший хакатон в сфере искусственного интеллекта и компьютерного зрения - PicsArt AI Days. На хакатон было
  • В следующем году в Москве, заработает видеоконтроль, способный обнаружить преступников
  • Как рассказал в своем сообщении Сергей Собянин, новая система будет способна анализировать записи с видеокамер. Быстрая обработка данных позволит
  • В Москве пройдет один из крупнейших хакатонов в мире в сфере искусственного интеллекта
  • PicsArt, ведущая творческая платформа для создания контента и визуализации историй в социальных сетях с более чем 100 миллионами активных
Последние комментарии
Каким был первый робот в мире? Происхождение слова "Робот"
Восхищения нет предела делу ваших рук и идей. Хочется склонить голову перед вашим трудом, хотя твердо придерживаюсь Библии (не поклоняться идолам)
Как работает Любовь? Квантовая связь нейронной активности Людей
Я думаю, когда начнется квантовое взаимодействие мржду человеком и ИИ это и будет началом конца.
Как работает Любовь? Квантовая связь нейронной активности Людей
Как вы считаете, возможно ли образование квантовых взаимодействий между человеком и ИИ? 
Сильный Искусственный Интеллект «Smart-MES» как основа Технологической Сингулярности России
А почему бы сразу СИИ не запустить в другую галактику, может там нет коррупции, воровства, плебейства и прочей муры, которая не только мешает
Искусственный Интеллект. Концепция развития и внедрения Искусственного Интеллекта (Искусственной Аналитики)
Согласен. проблема ИИ не в наборе задач. Главная проблема - познание процесса мышления как феномена физиологии головного мозга человека.
Мы в социальных сетях
Статистика
0  
Всего статей 1538
0  
Всего комментариев 74
0  
Пользователей 64