Principios de los Sistemas Inmunológicos Artificiales
Los sistemas inmunológicos artificiales (AIS) se inspiran en las notables capacidades del sistema inmunológico biológico, que protege a los organismos vivos de invasores dañinos.
El sistema inmunológico logra esto mediante tres mecanismos fundamentales:
- Reconocimiento: el sistema inmunológico distingue entre lo propio y lo ajeno, identificando sustancias extrañas denominadas
antigens; - Memoria: el sistema inmunológico recuerda encuentros previos con patógenos, lo que permite una respuesta más rápida y fuerte ante exposiciones posteriores;
- Diversidad: el sistema inmunológico mantiene una amplia variedad de células inmunológicas, lo que permite el reconocimiento y la respuesta ante una gran gama de amenazas potenciales.
Estos principios inspiran a los sistemas inmunológicos artificiales para detectar anomalías y adaptarse a entornos cambiantes.
En los sistemas inmunológicos artificiales, los conceptos clave del sistema inmunológico biológico se trasladan a análogos computacionales para resolver problemas complejos:
Antígeno: representa una instancia de datos o un patrón que debe ser detectado, como una anomalía o un intruso en un sistema.
Anticuerpo: actúa como un detector o modelo que identifica patrones o anomalías específicas dentro de los datos, de manera similar a cómo los anticuerpos reconocen antígenos en biología.
Célula de memoria: funciona como un detector almacenado que representa patrones aprendidos, permitiendo el reconocimiento y la respuesta rápida a situaciones previamente encontradas.
En términos computacionales, estos principios del sistema inmunológico se aprovechan para crear algoritmos capaces de resolver problemas complejos como la detección de anomalías y la optimización.
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antigens; - Memoria: el sistema inmunológico recuerda encuentros previos con patógenos, lo que permite una respuesta más rápida y fuerte ante exposiciones posteriores;
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Estos principios inspiran a los sistemas inmunológicos artificiales para detectar anomalías y adaptarse a entornos cambiantes.
En los sistemas inmunológicos artificiales, los conceptos clave del sistema inmunológico biológico se trasladan a análogos computacionales para resolver problemas complejos:
Antígeno: representa una instancia de datos o un patrón que debe ser detectado, como una anomalía o un intruso en un sistema.
Anticuerpo: actúa como un detector o modelo que identifica patrones o anomalías específicas dentro de los datos, de manera similar a cómo los anticuerpos reconocen antígenos en biología.
Célula de memoria: funciona como un detector almacenado que representa patrones aprendidos, permitiendo el reconocimiento y la respuesta rápida a situaciones previamente encontradas.
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