Artificial immune system
कृत्रिम बुद्धिमत्ता में, कृत्रिम प्रतिरक्षा प्रणाली (ए. आई. एस.) कशेरुकी प्रतिरक्षा प्रणाली के सिद्धांतों और प्रक्रियाओं से प्रेरित कम्प्यूटेशनल रूप से बुद्धिमान, नियम-आधारित मशीन सीखने की प्रणालियों का एक वर्ग है। एल्गोरिदम को आम तौर पर समस्या-समाधान में उपयोग के लिए प्रतिरक्षा प्रणाली की सीखने और स्मृति की विशेषताओं के बाद तैयार किया जाता है। परिभाषा कृत्रिम प्रतिरक्षा प्रणाली (ए. आई. एस.) का क्षेत्र कम्प्यूटेशनल प्रणालियों के लिए प्रतिरक्षा प्रणाली की संरचना और कार्य को अमूर्त करने और गणित, इंजीनियरिंग और सूचना प्रौद्योगिकी से कम्प्यूटेशनल समस्याओं को हल करने की दिशा में इन प्रणालियों के अनुप्रयोग की जांच करने से संबंधित है। ए. आई. एस. जैविक रूप से प्रेरित कम्प्यूटिंग और प्राकृतिक गणना का एक उप-क्षेत्र है, जिसमें मशीन सीखने में रुचि है और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के व्यापक क्षेत्र से संबंधित है। ए. आई. एस. कम्प्यूटेशनल इम्यूनोलॉजी और सैद्धांतिक जीव विज्ञान से अलग है जो प्रतिरक्षा प्रणाली को बेहतर ढंग से समझने के लिए कम्प्यूटेशनल और गणितीय मॉडल का उपयोग करके प्रतिरक्षाविज्ञान का अनुकरण करने से संबंधित है, हालांकि ऐसे मॉडल ए. आई. एस. के क्षेत्र की शुरुआत करते हैं और प्रेरणा के लिए एक उपजाऊ जमीन प्रदान करना जारी रखते हैं। अंत में, ए. आई. एस. का क्षेत्र डी. एन. ए. कंप्यूटिंग जैसे अन्य क्षेत्रों के विपरीत, गणना के लिए एक सब्सट्रेट के रूप में प्रतिरक्षा प्रणाली की जांच से संबंधित नहीं है। 1980 के दशक के मध्य में ए. आई. एस. का इतिहास किसान, पैकार्ड और पेरेलसन (1986) और बर्सिनी और वरेला (1990) द्वारा प्रतिरक्षा नेटवर्क पर लिखे गए लेखों के साथ उभरा। हालाँकि, 1990 के दशक के मध्य में ही ए. आई. एस. अपने आप में एक क्षेत्र बन गया। फॉरेस्ट एट अल। (नकारात्मक चयन पर) और केफ़ार्ट और अन्य। ए. आई. एस. पर अपना पहला शोध-पत्र 1994 में प्रकाशित किया और दासगुप्ता ने नकारात्मक चयन एल्गोरिदम पर व्यापक अध्ययन किया। हंट और कुक ने 1995 में इम्यून नेटवर्क मॉडल पर काम शुरू किया; टिम्मिस और नील ने इस काम को जारी रखा और कुछ सुधार किए। डी कास्त्रो और वॉन ज़ुबेन और निकोसिया और क्यूटेलो का काम (क्लोनल चयन पर) 2002 में उल्लेखनीय हो गया। आर्टिफिशियल इम्यून सिस्टम पर पहली पुस्तक का संपादन दासगुप्ता ने 1999 में किया था। वर्तमान में, ए. आई. एस. लाइनों के साथ नए विचारों, जैसे कि खतरे के सिद्धांत और जन्मजात प्रतिरक्षा प्रणाली से प्रेरित एल्गोरिदम का भी पता लगाया जा रहा है। हालांकि कुछ लोगों का मानना है कि ये नए विचार अभी तक मौजूदा ए. आई. एस. एल्गोरिदम के अलावा वास्तव में कोई 'नया' सार प्रस्तुत नहीं करते हैं। हालाँकि, इस पर गरमागरम बहस होती है, और बहस इस समय ए. आई. एस. के विकास के लिए मुख्य प्रेरक शक्तियों में से एक प्रदान करती है। हाल के अन्य विकासों में ए. आई. एस. मॉडल में अपक्षय की खोज शामिल है, जो मुक्त अंत सीखने और विकास में इसकी परिकल्पित भूमिका से प्रेरित है। मूल रूप से ए. आई. एस. प्रतिरक्षा प्रणाली में पाई जाने वाली प्रक्रियाओं के कुशल अमूर्तता का पता लगाने के लिए निकला था, लेकिन हाल ही में, यह जैविक प्रक्रियाओं के प्रतिरूपण और जैव सूचना विज्ञान समस्याओं के लिए प्रतिरक्षा एल्गोरिदम को लागू करने में रुचि ले रहा है। 2008 में, दासगुप्ता और निनो ने प्रतिरक्षात्मक गणना पर एक पाठ्यपुस्तक प्रकाशित की जो प्रतिरक्षा-आधारित तकनीकों से संबंधित अद्यतन कार्य का एक संग्रह प्रस्तुत करती है और विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों का वर्णन करती है। तकनीक सामान्य तकनीकें विशिष्ट प्रतिरक्षात्मक सिद्धांतों से प्रेरित होती हैं जो स्तनधारी अनुकूली प्रतिरक्षा प्रणाली के कार्य और व्यवहार की व्याख्या करती हैं। क्लोनल चयन एल्गोरिदमः अधिग्रहित प्रतिरक्षा के क्लोनल चयन सिद्धांत से प्रेरित एल्गोरिदम का एक वर्ग जो बताता है कि कैसे बी और टी लिम्फोसाइट्स समय के साथ एंटीजन के प्रति अपनी प्रतिक्रिया में सुधार करते हैं जिसे एफ़िनिटी मैच्यूरशन कहा जाता है। ये एल्गोरिदम उस सिद्धांत के डार्विनियन विशेषताओं पर ध्यान केंद्रित करते हैं जहां चयन एंटीजन-एंटीबॉडी इंटरैक्शन की आत्मीयता से प्रेरित होता है, प्रजनन कोशिका विभाजन से प्रेरित होता है, और भिन्नता शारीरिक अतिपरिवर्तन से प्रेरित होती है। क्लोनल चयन एल्गोरिदम को आमतौर पर अनुकूलन और पैटर्न पहचान डोमेन पर लागू किया जाता है, जिनमें से कुछ समानांतर पहाड़ी चढ़ाई और पुनर्संयोजन ऑपरेटर के बिना आनुवंशिक एल्गोरिदम के समान होते हैं। नकारात्मक चयन एल्गोरिदमः सकारात्मक और नकारात्मक चयन प्रक्रियाओं से प्रेरित जो थाइमस में टी कोशिकाओं की परिपक्वता के दौरान होती हैं जिन्हें टी कोशिका सहिष्णुता कहा जाता है। नकारात्मक चयन स्व-प्रतिक्रिया कोशिकाओं की पहचान और विलोपन (एपोप्टोसिस) को संदर्भित करता है, जो कि टी कोशिकाएं हैं जो स्वयं के ऊतकों का चयन कर सकती हैं और उन पर हमला कर सकती हैं। एल्गोरिदम के इस वर्ग का उपयोग आमतौर पर वर्गीकरण और पैटर्न पहचान समस्या डोमेन के लिए किया जाता है जहां समस्या स्थान को उपलब्ध ज्ञान के पूरक में मॉडल किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक विसंगति का पता लगाने वाले क्षेत्र के मामले में एल्गोरिथ्म सामान्य (गैर-विसंगत) पैटर्न पर प्रशिक्षित अनुकरणीय पैटर्न डिटेक्टरों का एक समूह तैयार करता है जो अनदेखे या विसंगत पैटर्न का मॉडल और पता लगाते हैं। इम्यून नेटवर्क एल्गोरिदमः नील्स काज जर्नी द्वारा प्रस्तावित इडियोटाइपिक नेटवर्क सिद्धांत से प्रेरित एल्गोरिदम जो एंटी-इडियोटाइपिक एंटीबॉडी (एंटीबॉडी जो अन्य एंटीबॉडी के लिए चयन करते हैं) द्वारा प्रतिरक्षा प्रणाली के विनियमन का वर्णन करता है। एल्गोरिदम का यह वर्ग शामिल नेटवर्क ग्राफ संरचनाओं पर ध्यान केंद्रित करता है जहां एंटीबॉडी (या एंटीबॉडी उत्पादक कोशिकाएं) नोड्स का प्रतिनिधित्व करते हैं और प्रशिक्षण एल्गोरिदम में आत्मीयता (समस्याओं के प्रतिनिधित्व स्थान में समानता) के आधार पर नोड्स के बीच किनारों को बढ़ाना या छंटाई करना शामिल है। इम्यून नेटवर्क एल्गोरिदम का उपयोग क्लस्टरिंग, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, नियंत्रण और अनुकूलन डोमेन में किया गया है, और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के साथ गुणों को साझा किया गया है। डेंड्राइटिक सेल एल्गोरिदमः डेंड्राइटिक सेल एल्गोरिदम (डी. सी. ए.) एक बहु-स्तरीय दृष्टिकोण का उपयोग करके विकसित एक प्रतिरक्षा प्रेरित एल्गोरिदम का एक उदाहरण है। यह एल्गोरिथ्म डेंड्राइटिक कोशिकाओं (डी. सी.) के एक अमूर्त मॉडल पर आधारित है। डी. सी. ए. को कोशिका के भीतर मौजूद आणविक नेटवर्क से लेकर समग्र रूप से कोशिकाओं की आबादी द्वारा प्रदर्शित व्यवहार तक, डी. सी. कार्य के विभिन्न पहलुओं की जांच और मॉडलिंग की प्रक्रिया के माध्यम से अमूर्त और कार्यान्वित किया जाता है। डी. सी. ए. के भीतर जानकारी को विभिन्न परतों पर दानेदार किया जाता है, जिसे बहु-स्तरीय प्रसंस्करण के माध्यम से प्राप्त किया जाता है। जैविक रूप से प्रेरित कम्प्यूटेशनल इम्यूनोलॉजी कम्प्यूटेशनल इंटेलिजेंस इवोल्यूशनरी कम्प्यूटेशन इम्यूनोकंप्यूटिंग नेचुरल कम्प्यूटेशन स्वार्म इंटेलिजेंस लर्निंग क्लासिफायर सिस्टम रूल-बेस्ड मशीन लर्निंग नोट्स रेफरेंस जे. डी. किसान, एन. पैकार्ड और ए. पेरेलसन, (1986) "द इम्यून सिस्टम, एडेप्टेशन एंड मशीन लर्निंग", फिजिका डी, वॉल्यूम। 2, पीपी। 187-204 एच. बर्सिनी, एफ. जे. वरेला, प्रतिरक्षा नेटवर्क से प्राप्त अनुकूली समस्या समाधान के लिए संकेत। प्रकृति से समानांतर समस्या समाधान, पहली कार्यशाला पी. पी. एस. डब्ल्यू. 1, डॉर्टमुंड, एफ. आर. जी., अक्टूबर, 1990। डी. दासगुप्ता (संपादक), आर्टिफिशियल इम्यून सिस्टम्स एंड देयर एप्लीकेशन, स्प्रिंगर-वेरलैग, इंक. बर्लिन, जनवरी 1999, वी. क्यूटेलो और जी. निकोसिया (2002) "एन इम्यूनोलॉजिकल अप्रोच टू कॉम्बिनेटोरियल ऑप्टिमाइजेशन प्रॉब्लेम्स" व्याख्यान नोट्स इन कंप्यूटर साइंस, स्प्रिंगर वॉल्यूम। 2527, पृ. 361-370। एल. एन. डी कास्त्रो और एफ. जे. वॉन ज़ुबेन, (1999) "आर्टिफिशियल इम्यून सिस्टम्सः पार्ट I-बेसिक थ्योरी एंड एप्लीकेशन", स्कूल ऑफ़ कम्प्यूटिंग एंड इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग, स्टेट यूनिवर्सिटी ऑफ़ कैम्पिनास, ब्राज़ील, नं. डी. सी. ए.-आर. टी. 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(2004) बहुउद्देश्यीय कृत्रिम प्रतिरक्षा प्रणाली एल्गोरिदम का अभिसरण विश्लेषण। में निकोसिया जी., क्यूटेलो वी., बेंटले पी. जे., टिम्मिस जे. (ई. डी. एस.) कृत्रिम प्रतिरक्षा प्रणाली। आईसीएआरआईएस 2004। कंप्यूटर विज्ञान में व्याख्यान टिप्पणियाँ, खंड 3239। स्प्रिंगर, बर्लिन, हेडलबर्ग। डीओआई https://doi.org/10.1007/978-3-540-30220-9_19 बाहरी लिंक एआईएसवेबः कृत्रिम प्रतिरक्षा प्रणालियों का ऑनलाइन घर सामान्य रूप से एआईएस के बारे में जानकारी और आईसीएआरआईएस सम्मेलन श्रृंखला, कोड, शिक्षण सामग्री और एल्गोरिदम विवरण सहित विभिन्न संसाधनों के लिंक। ए. आर. टी. आई. एस. टी.: नेटवर्क फॉर आर्टिफिशियल इम्यून सिस्टम यू. के. ए. आई. एस. नेटवर्क, ए. आर. टी. आई. एस. टी. के बारे में जानकारी प्रदान करता है। यह यू. के. और उसके बाहर ए. आई. एस. के लिए तकनीकी और वित्तीय सहायता प्रदान करता है, और इसका उद्देश्य ए. आई. एस. परियोजनाओं को बढ़ावा देना है। स्टेफनी फॉरेस्ट के नेतृत्व में न्यू मैक्सिको विश्वविद्यालय में कंप्यूटर इम्यून सिस्टम समूह। ए. आई. एस.: दीपांकर दासगुप्ता के नेतृत्व में मेम्फिस विश्वविद्यालय में कृत्रिम प्रतिरक्षा प्रणाली समूह। आई. बी. एम. एंटीवायरस रिसर्च कंप्यूटर सुरक्षा के लिए ए. आई. एस. में प्रारंभिक कार्य करता है।