Modelo Imunológico de Diagnóstico - Webber, Carine G.; Viganó, Evânia; Possamai, Rodrigo (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2009)
As abordagens tradicionais de diagnóstico (diagnóstico baseado em modelos, abdutivo, e baseado em restrições) operam sobre padrões pré-definidos normais e anormais de funcionamento do sistema. Elas não tratam problemas onde tal classificação pode ser variável. Neste artigo propõe-se um novo modelo de diagnóstico inspirado no sistema imunológico natural buscando-se tal flexibilidade. Considerou-se para a elaboração desse modelo a Teoria Imunológica do Perigo, proposta por Matzinger. Tal abordagem traz como vantagem a possibilidade de um sistema computacional discriminar situações anormais de perigo daquelas que embora sejam anormais, não causarão danos ao sistema e seu ambiente.