Imunski sistemi v računalništvu

Povzetek

Poenostavljeno opredelimo imunski sistem kot organski sistem, ki je namenjen za zaščito gostiteljevega organizma pred patogeni in toksičnimi snovmi, ki ga ogrožajo. Sestava imunskega sistema temelji na vrsti obrambnih plasti, ki ščitijo gostitelja. Ko patogen uspe prodreti v organizem, se mora spopasti s prirojeno in pridobljeno imunostjo. Ta dva podsistema sestojita iz mreže medsebojno sodelujočih celic in molekul, ki jih proizvajajo specializirani organi, in procesov, ki pomagajo organizmu razlikovati lastne molekule od tujih. Umetni imunski sistemi so računalniški modeli, ki temeljijo na naravnih imunskih sistemih. Z refleksijo naravnih mehanizmov so sposobni reševati kompleksne probleme v računalništvu. Tovrstni sistemi so široko aplicirani znotraj različnih problemov, kot so razvrščanje, optimizacija, strojno učenje in razpoznavanje vzorcev. Moderni imunski sistemi so narejeni po zgledu treh področij:klonalna selekcija, negativna selekcija in algoritmi imunskih mrež. Mehanizmi klonalne selekcije so uporabni pri optimizaciji in razpoznavanju vzorcev. Algoritmi negativne selekcije so bili zasnovani za zaznavanje sprememb in vdorov v sisteme. Algoritmi imunskih mrež predstvljajo nadgradnjo teorije klonalne selekcije in so zasnovani na modelu pridobljenega imunskega sistema. Nadgradnja teorije imunskih mrež v primerjavi s klonalno selekcijo je v dejstvu, da so rešitve z boljšimi rezultati sposobne zavreti rešitve, ki dajejo slabši rezultat pri reševanju določenega problema oz. imajo slabo afinteto prepoznavanja specifičnih vzorcev. Gre za interaktivni proces izpostavljanja sistema zunanjim informacijam, na katere se odzove. Članek pojasnjuje biološko ozadje umetnih imunskih sistemov in navaja možnosti njihove aplikacije v resničnem svetu. Predstavlja pregled pomembnih aplikacij umetnih imunskih sistemov na različnih področjih, kot so analize podatkov, odkrivanje anomalij, zaznavanje vdorov in drugi.