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
  • Современные Парадоксы Технологической Сингулярности и Искусственного Интеллекта
  • Технологическая Сингулярность – это когда абсолютно всем очень хорошо, когда нет разделения на бедных и богатых, т.к. всей экономикой России ведает
  • Как искусственный интеллект помогает в изучении иностранного языка ?
  • Технологии стали неотъемлемой частью нашей жизни. Они развиваются так быстро, что люди не успевают за ними. Мы не можем отрицать его силу или
  • Mail.Ru Group запустили чемпионат по искусственному интеллекту Mini AI Cup #3!
  • На конец лета выпало событие, которое наверняка заинтересует многих любителей поразмышлять о будущем разумных машин. Неделю назад, 30 августа,
  • Искусственный интеллект против команды профессиональных геймеров в DOTA 2. Кто победит?
  • Искусственный интеллект уже подтвердил, что может легко расправится со своими соперниками людьми, играя с ними в шахматы, Го или покер. Как он
Последние комментарии
Что такое искусственный интеллект ?
Добрый вечер! 1979 год. Компьютер-автомобиль? Или компьютер контролирующий автомобиль?
Японские ученые создали робота, обыгрывающего человека в игру «камень-ножницы-бумага» в 100% случаев
И что с того что появится ..вернется в детские сады, школы, спортивные площадки и дворы .. раз нельзя никак выйграть. уж лучше с другим человеком
Теория и Практика Технологической Сингулярности и Искусственного Интеллекта
На сегодня развитие IT в США значительно опережает состояние в России, где нет своего компьютера, нет своей операционной системы, нет своей
Как работает Любовь? Квантовая связь нейронной активности Людей
про квантовые коммуникации прочитал - интересно. Спасибо. Про любовь - не увидел. Жалко.
Топ 10 компаний, занимающихся разработкой искусственного интеллекта
Спасибо, перечень интересный, но знакомый. Единая проблема всех ИИ-разработчиков - не понимание того, что сознание - это не статистика, а пойти по
Мы в социальных сетях
Статистика
0  
Всего статей 1512
1  
Всего комментариев 50
1  
Пользователей 49