Pacote de Sistemas Imunológicos Artificiais

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Introdução

AISP (Artificial Immune Systems Package) é um pacote Python de técnicas imunoinspiradas, as quais aplicam metáforas do sistema imunológico dos vertebrados ao reconhecimento de padrões e à tarefas de otimização. Concebido como um pacote de sistemas imunológicos artificiais de código aberto, o AISP é resultado de um projeto de pesquisa iniciado em 2022 no Instituto Federal do Norte de Minas Gerais - Campus Salinas (IFNMG - Salinas). Sua distribuição é regida pela GNU Lesser General Public License v3.0 (LGPLv3).

O que voce pode fazer com o AISP?

O AISP oferece implementações de algoritmos bio-inspirados para:

• Detecção de anomalias: Identifique padrões anormais em dados.
• Classificação: Classifique dados com multi-classes.
• Otimização: Encontre soluções ótimas para funções objetivas.
• Clustering: Agrupe dados sem supervisão.

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Algoritmos Implementados

Seleção Negativa (aisp.nsa)

• BNSA - Algoritmo de Seleção Negativa Binária
• RNSA - Algoritmo de Seleção Negativa com Valores Reais

Seleção Clonal (aisp.csa)

• AIRS - Sistema Imunológico Artificial de Reconhecimento
• CLONALG - Algoritmo de Seleção Clonal

Teoria de Redes Imunológicas (aisp.ina)

• AiNet - Rede Imunológica Artificial para Agrupamento e Compressão de Dados

Módulo em Desenvolvimento

Teoria do Perigo (aisp.dta)

• DCA - Algoritmo de Células Dendríticas (planejado)

Visão geral da API

Todos os algoritmos seguem uma interface simples e consistente:

• fit(X, y, verbose: bool = True): Treina o modelo para tarefas de classificação.
• fit(X, verbose: bool = True): Treina o modelo para tarefas de agrupamento.
• predict(X): Faz previsões com base em novos dados.
• optimize(max_iters: int =..., n_iter_no_change: int =..., verbose: bool = True): executar os algoritmos de otimização