Иммунная система с точки зрения организации обработки данных

С точки зрения организации обработки данных иммунная система_– это высокопараллельная структура. В ней реализованы механизмы обучения, памяти и ассоциативного поиска для решения задач распознавания и классификации. В частности, иммунная система способна обучаться распознаванию важных структур (антигенных пептидов); запоминанию уже встречавшихся структур и использованию законов комбинаторики в рамках генных библиотек для эффективной генерации детекторов структур (вариабельных участков молекул антител), взаимодействующих с внешними антигенами и собственными клетками организма. При этом реакция на антиген происходит не только на уровне отдельных распознающих единиц, но и на системном уровне путем взаимного распознавания клонов лимфоцитов в реакциях антиген-антитело. Таким образом, поведение иммунной системы определяется всей совокупностью локальных сетевых взаимодействий.

Система иммунитета вызывает большой интерес вследствие ее важной роли в поддержании целостности организма. Свойства иммунной системы служат замечательным примером локальных адаптивных процессов, реализующих эффективные глобальные реакции. Для объяснения механизмов иммунитета существует несколько различных теорий (которые иногда противоречат друг другу). Опубликован ряд имитационных моделей, описывающих реакции различных компонентов иммунной защиты. Происходит расширение сферы применения новых методов решения прикладных задач, основанных на принципах иммунологии. Эти методы имеют различные названия: искусственные иммунные системы; системы, основанные на принципах иммунитета; иммунологические вычисления, и т.д. Сфера их применения включает следующие области (но не ограничивается ими):

• методы вычислений,

• когнитивные модели,

• искусственные иммунные системы для распознавания образов,

• методы обнаружения аномалий и неисправностей,

• мультиагентные системы,

• модели самоорганизации,

• модели коллективного интеллекта,

• системы поиска и оптимизации,

• модели автономных распределенных систем,

• модели искусственной жизни,

• системы компьютерной и интернет-безопасности,

• модели обучающихся систем,

• методы извлечения информации,

• искусственные иммунные системы для выявления подделок,

• методы обработки сигналов и изображений.

По мере развития рассматриваемой области возникла идея организации научных конференций и семинаров для обмена информацией и представления результатов текущих исследований. Первый международный семинар «Методы, основанные на принципах иммунной системы» состоялся 10 декабря 1996г. в Японии. Впоследствии была организована отдельная секция «Искусственные иммунные системы и их применение» на международной конференции Института инженеров по электротехнике и электронике (IEEE) «Системы, человек и кибернетика» (SMC97), проходившей с 12 по 15 октября 1997г. в Орландо (США).

Модели, основанные на принципах функционирования иммунной системы

Для объяснения иммунологических механизмов существуют разные теории и математические модели. Также имеется растущее число компьютерных моделей для имитации динамики различных компонентов иммунной системы и ее поведения в целом. Эти подходы включают модели, сформулированные в виде систем дифференциальных и стохастических уравнений, клеточно-автоматные модели, модели пространства конфигураций и другие. Вместе с тем, естественная иммунная система служит источником новых идей для развития интеллектуальных методов решения сложных задач, но работ в этой области пока немного. Необходимо проводить больше исследований, в частности, для изучения механизмов обработки информации в иммунной системе, что может иметь большое практическое значение.

К сожалению, в настоящее время существует лишь небольшое число вычислительных моделей, основанных на принципах работы иммунной системы. По-видимому, это связано с сохраняющейся неопределенностью основных положений, предложенных для ее описания. Среди таких моделей часто используются следующие.