מערכת חיסון מלאכותית

מערכת חיסון מלאכותית (באנגלית: Artificial Immune System או AIS) היא תת-תחום של מערכות בינה מלאכותית לומדת המבוססת על כללים שקיבלו את השראתם ממערכת החיסון של בעלי חוליות.
האלגוריתמים לרוב מבוססים על מאפייני למידה וזיכרון של מערכת החיסון לצורך פתרון בעיות.

 הגדרה 
מערכות חיסון מלאכותיות שואפות לפשט את המבנה והתפקוד מערכת החיסון ליצירת מודלים ממוחשבים, ובחקירת היישום של מודלים אלו לטובת פתרון בעיות חישוביות בתחומי המתמטיקה, הנדסה וטכנולוגיות מידע ותקשורת. מערכת חיסון מלאכותית (AIS) היא תת-תחום של מחשוב בהשראת ביולוגיה ומחשוב טבעי, עם זיקה ללמידת מכונה ובהקשר רחב יותר לבינה מלאכותית.
מערכת חיסון מלאכותית היא מערכת לומדת בהשראת תאוריית האימונולוגיה וכן בהשראת תפקודים, עקרונות ומודלים חיסוניים, אשר מיושמת לפתרון בעיות.

מערכת חיסון מלאכותית (AIS) נבדלת מאימונולוגיה חישובית ומביולוגיה תאורטית העוסקות בהדמיית מערכת החיסון באמצעות מודלים חישוביים ומתמטיים לשם הבנה טובה יותר של מערכת החיסון, על אף שמודלים כאלו הציתו את העניין ב-AIS וממשיכים לשמש השראה בתחום.
AIS אינו עוסק בחקירת מערכת החיסון כבסיב לחישוב, בניגוד לתחומים אחרים כמו מחשוב DNA.

 היסטוריה 
תחום מערכת חיסון מלאכותית (AIS) פרץ באמצע שנות ה-80 עם מאמרים שנכתבו על ידי פרמר, פקרד ופרלסון (1986) וכמו כן על ידי ברסיני וורלה (1990) על רשתות חיסוניות. עם זאת, רק באמצע שנות ה-90 תחום מערכת החיסון המלאכותית הפך לתחום בפני עצמו.

פורסט וחב' (על ברירה שלילית) וקפרט וחב' פרסמו את המאמרים הראשונים שלהם בנושא מערכת חיסון מלאכותית בשנת 1994, ודסגופטה ניהל מחקר נרחב על אלגוריתמי ברירה שלילית.
הונט וקוק החלו בעבודות על מודלי רשת חיסונית בשנת 1995; טימיס וניל המשיכו לפתח את המחקר ועשו כמה שיפורים.
מחקריהם של דה-קסטרו וון ז'ובן וכן גם של ניקוסיה וקוטלו על ברירה שבטית הפכו לראויים לציון בשנת 2002.
הספר הראשון בנושא של מערכת חיסון מלאכותית נכתב על ידי דסגופטה בשנת 1999.

תאוריות חדשות בתחומי מערכת חיסון מלאכותית כמו תורת הסכנה ואלגוריתמים בהשראת מערכת החיסון המולדת מוסיפות להחקר, על אף שיש המאמינים שתאוריות חדשות אלו לא באמת מציעות הפשטה חדשה ביחס לאלגוריתמים שכבר קיימים בתחום מערכת החיסון המלאכותית. טענה זו נתונה לוויכוח, והוויכוח מספק את אחד הכוחות המניעים העיקריים לפיתוחים בתחום מערכת חיסון מלאכותית.
התפתחויות אחרות בנושא כוללות את חקר ההתנוונות במודלים של מערכת חיסון מלאכותית, הנובע מהתפקיד המשוער שלה בלמידה והתפתחות.

במקור מערכות חיסון מלאכותיות ניסו למצוא הפשטות יעילות של תהליכים הנמצאים במערכת החיסון, אך בהמשך הן משמשות יותר ויותר במידול התהליכים הביולוגיים וביישום אלגוריתמי חיסון לבעיות בתחום הביולוגיה החישובית.

ב-2008, דסגופטה ונינו הוציאו לאור ספר לימוד על מחשוב מערכת החיסון המציג מאגר של עבודות עדכניות ביחס לטכניקות מבוססות חסינות ומתאר מגוון רחב של יישומים.

 שיטות 
השיטות הנפוצות נשענות על תיאוריות אימונולוגיות ספציפיות המסבירות את התפקוד וההתנהגות של מערכת החיסון האדפטיבית של יונקים.
 אלגוריתם ברירה שבטית: אלגוריתם שהושפע על ידי תאוריית הברירה השבטית של חסינות נרכשת המסבירה כיצד לימפוציטים מסוג B ו-T משפרים את תגובתם לאנטיגנים לאורך זמן, תהליך הנקרא הבשלת זיקה (Affinity maturation). אלגוריתמים אלו מתמקדים במאפיינים הדרוויניים של התאוריה שבה הברירה נשענת על הזיקה של אינטראקציות אנטיגן-נוגדן, הרבייה נשענת על חלוקת תאים, והשונות נשענת על היפרמוטציה סומטית.. אלגוריתמי ברירה שבטית משמשים לרוב לתחומים של אופטימיזציה וזיהוי תבניות.
 אלגוריתם ברירה שלילית: נשען על תהליכי הברירה החיובית והשלילית המתרחשים במהלך הבשלת תאי T בתימוס הנקרא סיבולת תאי T. ברירה שלילית מתייחסת לזיהוי ומחיקה של תאים (אפופטוזה) המגיבים לעצמם, כלומר תאי T שעלולים לתקוף רקמת תאים עצמית. סוג זה של אלגוריתמים משמש לרוב לתחומי בעיות סיווג וזיהוי תבניות שבהם מרחב הבעיה מעוצב בתחום המשלים של הידע הזמין. לדוגמה, במקרה של תחום זיהוי אנומליות האלגוריתם מכין סט של גלאי תבניות לדוגמה המאומנים על תבניות רגילות (לא-חריגות) המעצבים ומגלים תבניות לא צפויות או חריגות.
 אלגוריתמי רשת חיסונית :אלגוריתמים הנשענים על תאוריית הרשת האידיוטופית שהוצגה על ידי נילס ק. ג'רן המתארת את הרגולציה של מערכת החיסון על ידי נוגדנים אנטי-אידיוטופים (נוגדנים שבוחרים בנוגדנים אחרים). הסוג הזה של אלגוריתמים מתמקד במבני גרף הרשת הכרוכים שבהם נוגדנים (או תאים מייצרי נוגדנים) מייצגים את הקודקודים ואלגוריתם האימון כולל גידול או גיזום של קשתות בין הקודקודים על בסיס זיקה (דמיון במרחב ייצוג הבעיות). אלגוריתמי רשת חיסונית שימשו בתחומי קלאסטרינג, ויזואליזציה של נתונים, בקרה ואופטימיזציה, וחולקים מאפיינים עם רשתות עצביות מלאכותיות.
 אלגוריתמי תאים דנדריטיים: אלגוריתם התאים הדנדריטיים (DCA) הוא דוגמה לאלגוריתם בהשראת חיסון שפותח באמצעות גישה רבת ממדים. האלגוריתם מבוסס על מודל מופשט של תאים דנדריטיים (DCs). האלגוריתם מיושם באמצעות תהליך של בחינה ומידול היבטים שונים של תפקוד תאים דנדריטיים, מהרשתות המולקולריות הנוכחות בתוך התא ועד להתנהגות שמפגינה אוכלוסיית תאים שלמה. ב-DCA מידע מעובד ברמות שונות באמצעות עיבוד רב-ממדי.
 ראו גם 
 מחשב ביולוגי
 בינה חישובית
 אינטליגנציית נחיל
 למידת מכונה

 קישורים חיצוניים 
 AISorg: אתר הבית של מערכת חיסונית מלאכותית – מידע על AIS באופן כללי וקישורים מגוון רחב של משאבים, כולל ICARIS סדרת כנסים, קוד, חומר לימודי ותיאורי אלגוריתם
 Artist: רשת עבור מערכת חיסונית מלאכותית – תמיכה טכנית ופיננסית על AIS בבריטניה ומעבר, ומטרתה לקדם פרויקטי AIS
 מחשוב מערכת החיסון – קבוצה באוניברסיטת ניו-מקסיקו בראשות סטפני פורסט
 AIS: מערכת חיסונית מלאכותית – קבוצה באוניברסיטת ממפיס בראשות Dipankar Dasgupta
 IBM אנטי וירוס מחקר מוקדם לעבוד AIS עבור אבטחת המחשב

 הערות שוליים 

קטגוריה:אימונולוגיה
קטגוריה:בינה מלאכותית