Sztuczny układ odpornościowy (system immunologiczny)
Sztuczny system odpornościowy (ang. Artificial Immune System, w skrócie AIS) to zbiór metod
obliczeniowych inspirowanych zasadami działania układów odpornościowych u kręgowców. Typową charakterystyką takich
systemów jest pamięć oraz zdolność uczenia. Pojęcia na których operują algorytmy AIS to
Komórka macierzysta (ang. own cell)
Obiekt naturalnie należący do systemu, wzorzec akceptowany w systemie
Przeciwciało (ang. antibody)
Obiekt rozpoznający obiekty nie będące komórkami macierzystymi, niepożądane wzorce
Antygen (ang. antigen)
Obiekt rozpoznawany i uaktywniający przeciwciała
Najbardziej naturalnym zastosowaniem systemów opartych na algorytmach inspirowanych systemem odpornościowym jest
bezpieczeństwo, przykładowo w systemach NIDS (network intrusion detection system). AIS używa się również do uczenia maszynowego (np. filtry antyspamowe), analizy danych (nienadzorowane grupowanie) i w szeroko pojętych systemach agentowych (np. inteligentne budynki).
Algorytm selekcji negatywnej (ang. negative selection)
Służy do wygenerowania zbioru przeciwciał–detektorów, które nie są uaktywniane przez komórki macierzyste.
Niech D będzie zbiorem detektorów, pustym
Powtarzaj dopóki nie zostanie wygenerowana żądana liczba przeciwciał
Utwórz losowy detektor
Sprawdź według przyjętej metryki odległość między detektorem, a każdą z komórek macierzystych
Jeżeli odległość jest większa od zadanego progu, dodaj detektor do zbioru przeciwciał
Algorytm selekcji klonalnej (ang. clonal selection)
Służy do promowania skutecznych detektorów.
Niech D będzie zbiorem detektorów
Niech S będzie danym zbiorem antygenów do wykrycia
Dla każdego antygenu z S wybierz N najmniej odległych (według przyjętej metryki) detektorów
Dla każdego takiego detektora utwórz liczbę klonów odwrotnie proporcjonalną do odległości
Zmutuj każdego klona proporcjonalnie do odległości rodzica
Dodaj klony do zbioru detektorów
Powtarzaj dopóki nie zajdzie warunek stopu (np. nie będzie żadnego nierozpoznanego antygenu)
Demonstracja
Wybierz język:
Demonstracja prezentuje sekwencyjnie opisane algorytmy.
Najpierw tworzy zbiór detektorów z wykorzystaniem selekcji negatywnej.
Następnie w interakcji z użytkownikiem, który 'infekuje' system antygenem, wykorzystuje się algorytm selekcji klonalnej do usunięcia oznaczonej infekcji.
Demonstracja pokazuje również, które komórki macierzyste zostałyby błędnie rozpoznane przez zmutowane detektory.
W rzeczywistości nie będą one błędnie rozpoznane – selekcja negatywna w zdrowym organizmie nie dopuści do powstania detektorów rozpoznających własne komórki, za to niektóre antygeny zostaną błędnie uznane za komórki własne.
Dostępne parametry demonstracji:
Liczba komórek macierzystych
Liczba przeciwciał do utworzenia
Zasięg reakcji detekcji
Liczba najbliższych przeciwciał aktywowanych przez antygen
Liczba klonów tworzonych dla aktywowanych przeciwciał
Czas kroku symulacji
Obiektami demonstracji są punkty w przestrzeni 2D. Metryką odległości jest odległość euklidesowa.
Znaczenie kolorów
Każdy element systemu odpornościowego reprezentowany jest w postaci kółka.
Komórka macierzysta
Przeciwciało
Antygen
Przeciwciało uaktywnione przez antygen
Nowe, zmutowane przeciwciało