{"id":7992,"date":"2020-03-19T13:53:01","date_gmt":"2020-03-19T12:53:01","guid":{"rendered":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/?page_id=7992"},"modified":"2022-12-03T23:03:50","modified_gmt":"2022-12-03T22:03:50","slug":"algorithme-de-reseau-immunitaire","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/algoritmo-inmunologico\/algoritmo-de-red-inmune\/","title":{"rendered":"Algoritmo de red inmunitaria"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-page\" data-elementor-id=\"7992\" class=\"elementor elementor-7992\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-f3128ee elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"f3128ee\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-33 elementor-top-column 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class=\"elementor-column elementor-col-33 elementor-top-column elementor-element elementor-element-67b13d0\" data-id=\"67b13d0\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8735634 elementor-align-justify elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"8735634\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Pagina de inicio<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-33 elementor-top-column elementor-element elementor-element-99920c4\" data-id=\"99920c4\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-58ffc97 elementor-align-justify elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"58ffc97\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Syst%C3%A8me_immunitaire_artificiel\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n\t\t\t\t\t\t<span 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0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/algoritmo-inmunologico\/algoritmo-de-red-inmune\/#Reseau-immunitaire-artificiel\" >Red inmune artificial<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Reseau-immunitaire-artificiel\"><\/span>Red inmune artificial<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p class=\"has-text-align-justify\">El algoritmo de la red inmunitaria artificial est\u00e1 inspirado en la teor\u00eda de la red inmunitaria del sistema inmunitario adquirido. la teoria de <a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/algoritmo-inmunologico\/algoritmo-seleccion-clonal\/\">selecci\u00f3n clonal<\/a> de la inmunidad adquirida tiene en cuenta el comportamiento adaptativo del sistema inmunitario, incluida la selecci\u00f3n y proliferaci\u00f3n continuas de c\u00e9lulas que seleccionan material potencialmente da\u00f1ino (y generalmente extra\u00f1o) en el cuerpo. Una preocupaci\u00f3n de la teor\u00eda de la selecci\u00f3n clonal es que asume que el repertorio de c\u00e9lulas reactivas permanece inactivo cuando no hay un pat\u00f3geno al que responder. Jerne propuso una teor\u00eda de la red inmunitaria (redes idiot\u00edpicas) en la que las c\u00e9lulas inmunitarias no est\u00e1n inactivas en ausencia de un pat\u00f3geno, pero los anticuerpos y las c\u00e9lulas inmunitarias se reconocen y responden entre s\u00ed.<\/p>\n\n<p class=\"has-text-align-justify\">La teor\u00eda de la red inmunitaria propone que los anticuerpos (que flotan libremente y se unen a la superficie) tienen idiotopos (caracter\u00edsticas de la superficie) a los que se pueden unir los receptores de otros anticuerpos. Como resultado de las interacciones con los receptores, el repertorio se vuelve din\u00e1mico, donde los receptores se inhiben y excitan continuamente en redes reguladoras complejas (cadenas de receptores). La teor\u00eda sugiere que el proceso de selecci\u00f3n clonal puede ser desencadenado por los idiotopos de otras c\u00e9lulas y mol\u00e9culas inmunes adem\u00e1s de las caracter\u00edsticas superficiales del pat\u00f3geno, y que el proceso de maduraci\u00f3n se aplica tanto a los receptores mismos como a los receptores mismos. .<\/p>\n\n<p class=\"has-text-align-justify\">La teor\u00eda de la red inmune tiene interesantes propiedades de mantenimiento de recursos y procesamiento de informaci\u00f3n de se\u00f1alizaci\u00f3n. Los paradigmas cl\u00e1sicos de selecci\u00f3n clonal y <a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/algoritmo-inmunologico\/algoritmo-de-seleccion-negativa\/\">selecci\u00f3n negativa<\/a> incorporan el aprendizaje acumulativo y filtrado del sistema inmunitario adquirido, mientras que la teor\u00eda de la red inmunitaria propone un orden de <a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/algoritmico\/complejidad-en-el-tiempo\/\">complejidad<\/a> adicional entre c\u00e9lulas y mol\u00e9culas seleccionadas. Adem\u00e1s de las c\u00e9lulas que interact\u00faan directamente con el pat\u00f3geno, existen c\u00e9lulas que interact\u00faan con estas c\u00e9lulas reactivas y con el pat\u00f3geno indirectamente, en capas sucesivas como redes de actividad para estructuras de orden superior como las im\u00e1genes internas del pat\u00f3geno (promoci\u00f3n) y redes reguladoras ( llamados anti-idiotopos y anti-idiotopos).<\/p>\n\n<p class=\"has-text-align-justify\">El objetivo del proceso de la red inmunitaria es preparar un repertorio de detectores de patrones discretos para un \u00e1rea problem\u00e1tica determinada, donde las c\u00e9lulas con mejor rendimiento suprimen las c\u00e9lulas de baja afinidad (similares) en la red. Este principio se logra mediante un proceso interactivo de exposici\u00f3n de la poblaci\u00f3n a informaci\u00f3n externa a la que responde tanto con una respuesta de selecci\u00f3n clonal como con una metadin\u00e1mica interna de respuestas intrapoblacionales que estabiliza las respuestas de la poblaci\u00f3n a est\u00edmulos externos.<\/p>\n\n<p class=\"has-text-align-justify\">El siguiente algoritmo proporciona una <a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/algoritmico\/pseudo-lenguaje-y-diagrama-de-flujo\/\">pseudoc\u00f3digo<\/a> del algoritmo de optimizaci\u00f3n de red inmune artificial (opt-aiNet) para minimizar una funci\u00f3n de costo.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-7989 size-full\" src=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/airs3.png\" alt=\"Red inmune artificial\" width=\"461\" height=\"519\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/airs3.png 461w, https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/airs3-266x300.png 266w\" sizes=\"(max-width: 461px) 100vw, 461px\" \/><\/figure>\n\n<p class=\"has-text-align-justify\">aiNet est\u00e1 dise\u00f1ado para la <a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/\">agrupamiento<\/a> sin supervisi\u00f3n, mientras que la extensi\u00f3n optaiNet fue dise\u00f1ada para el reconocimiento y optimizaci\u00f3n de patrones, en particular la optimizaci\u00f3n de funciones multimodales.<\/p>\n\n<p class=\"has-text-align-justify\">La cantidad de mutaci\u00f3n de los clones es proporcional a la afinidad de la c\u00e9lula madre con la funci\u00f3n de costo (mejor aptitud, menor mutaci\u00f3n). Agregar celdas aleatorias a cada iteraci\u00f3n agrega capacidad de reinicio aleatorio a los algoritmos. La eliminaci\u00f3n basada en la similitud de la celda proporciona un mecanismo para reducir la redundancia. El tama\u00f1o de la poblaci\u00f3n es din\u00e1mico y, si contin\u00faa creciendo, esto puede ser una indicaci\u00f3n de un problema con muchos \u00f3ptimos locales o que puede ser necesario aumentar el umbral de afinidad.<\/p>\n\n<p class=\"has-text-align-justify\">La mutaci\u00f3n de afinidad proporcional se realiza usando c &#039;= c + A * N (1; 0) donde A = 1 \/ B * exp (-f), donde N es un n\u00famero aleatorio gaussiano yf es la aptitud del padre, B controla la ca\u00edda de la funci\u00f3n y se puede establecer en 100. El umbral de afinidad es espec\u00edfico del problema y la representaci\u00f3n, por ejemplo, un umbral de afinidad se puede establecer en un valor arbitrario como 0,1 en un dominio de funci\u00f3n continua, o se puede calcular como un porcentaje del tama\u00f1o del espacio problem\u00e1tico. El n\u00famero de celdas aleatorias insertadas puede representar 40% del tama\u00f1o de la poblaci\u00f3n. La cantidad de clones creados para una c\u00e9lula puede ser peque\u00f1a, como 10.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wiki de Algoritmos Inmunitarios P\u00e1gina de Inicio Red Inmunol\u00f3gica Artificial El algoritmo de la red inmunitaria artificial est\u00e1 inspirado en la teor\u00eda de la red inmunitaria del sistema inmunitario adquirido. \u2026 <\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":7150,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-7992","page","type-page","status-publish","hentry"],"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/7992","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7992"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/7992\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":18902,"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/7992\/revisions\/18902"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/7150"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7992"}],"curies":[{"name":"gracias","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}