Знакомство с искусственными иммунными системами: задачи, алгоритмы, применение

Искусственные иммунные системы – еще одна вдохновленная теоретической биологией концепция, способная решить множество практических задач, в том числе и в мире больших данных – причем их круг не ограничивается моделированием.

Теория. Естественные и искусственные иммунные системы

Обычному человеку, знакомому с биологией и медициной на бытовом уровне, иммунная система представляется как сложнейший механизм, который в рабочем состоянии каким-то волшебным образом защищает организм от внешних «агрессоров».

Биологи-теоретики это «волшебство» давно расшифровали, и в упрощенном варианте получается вот что: иммунная система работает по принципу разделения всех клеток в организме на «своих» (родные клетки организма) и «чужих» (антигены). Далее антигены классифицируются для того, чтобы система могла запустить подходящий защитный механизм.

Занимаются этим распознаванием и классификацией так называемые иммунокомпетентные клетки, среди которых главными являются лимфоциты (если быть точнее, две их группы – Т- и В-лимфоциты). После того, как антиген распознан, B-лимфоциты синтезируют антитела, способные бороться с конкретным антигеном. После его разрушения или нейтрализации часть антител остается в организме в качестве иммунной памяти – на случай, если в дальнейшем тот же антиген снова «забредет» в организм. При этом, во второй раз иммунная реакция организма на антиген – так называемый вторичный ответ – будет гораздо быстрее.

Так что же вдохновило создателей искусственных иммунных систем? Если присмотреться внимательнее, естественная иммунная система способна одновременно обрабатывать большие объемы данных – по сути, она производит параллельные вычисления, используя память для эффективного решения задач, подобных тем, что приходилось решать до этого, и одновременно занимаясь поиском решений новых, нетривиальных для нее задач.

Согласитесь, искусственная модель такой системы теоретически способна на многое – и действительно, когда в начале нового тысячелетия искусственную иммунную систему определили как автоматизированную интеллектуальную систему, использующую принципы теоретической иммунологии, стало понятно, что с середины 80-х, когда концепция только появилась, она прошла большой путь и ей есть куда развиваться.

Практика. Алгоритмы и их применение в решении конкретных задач

Алгоритмы, или методы работы искусственной иммунной системы (ИИС), основаны на конкретных теориях иммунологии, объясняющих функции и поведение антител адаптивной иммунной системы.

Для начала рассмотрим общий принцип работы ИИС в виде примерного алгоритма, входящего в класс клональных алгоритмов отбора:

  1. На входе в систему – набор распознаваемых образцов S; на выходе мы должны получить набор «распознавателей» M, которые в дальнейшем будут способны классифицировать новые для системы образцы. Создается случайный набор антител A.
  2. Далее, для каждого образца из набора S происходит следующее:
    1. определяется мера аффинности (affinity – характеристика, определяющая сходность генетического набора антигена (образца) и антитела; в ИИС определяется с помощью математических расстояний) с каждым конкретным антителом из набора A;
    2. антитела из поднабора A с наивысшей аффинностью клонируются, причем число клонов каждого антитела пропорционально его аффинности;
    3. каждый клон подвергается мутации (изменению атрибутов; степень зависит от целевой функции), после чего вся популяция клонов одного антитела сравнивается с родителем. Если мутировавший клон оказывается лучше родителя, то он заменяет последний в наборе A. Копии антител с наивысшей аффинностью отправляются в набор M;
    4. n антител c самой низкой аффинностью заменяются в наборе A на случайно сгенерированные антитела.

Существует еще три основных класса алгоритмов отбора, которые используют ИИС:

  • Негативные алгоритмы отбора, основанные на принципе позитивной и негативной селекции. Применяются эти методы, например, для классификации и распознавания аномалий в данных.
  • Иммунные сетевые алгоритмы используют структуру сетевого графа, где узлы – это продуцируемые антитела, а в ходе алгоритма обучения расстояние между ними растет или сокращается в зависимости от степени их условной «близости». Такая структура метода позволяет использовать его для решения задач кластеризации, визуализации данных и даже для разработки искусственных нейронных сетей.
  • Дендритные алгоритмы основаны на модели дендритной клетки – еще одного вида иммунокомпетентных клеток.

В целом, ИИС позволяют решать большое количество задач, особенно, связанных с данными – кроме классификации и кластеризации, ИИС способна находить аномалии, распознавать образы и сигналы, моделировать системы поиска и оптимизации, самоорганизующиеся системы, а также системы компьютерной безопасности.  Получаем исключительно полезную и интересную концепцию, которую с успехом можно развивать и использовать дальше.

Автор: Елизавета Филиппова 

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =