Innovations de l'IA dans la préparation de potions à Poudlard

À l'école de sorcellerie de Poudlard, apprendre à concocter des Potions est super important dans le programme. De la première à la cinquième année, les élèves étudient les potions, et ceux qui sont bons à l'examen de niveau de sorcier ordinaire peuvent en faire durant leur sixième et septième année. Les cours de potions sont parmi les leçons les plus difficiles à Poudlard. Ça, c'est parce que préparer des potions demande un timing précis, un vieillissement soigneux, un bon conditionnement et des techniques de mélange spécifiques. Même des profs expérimentés, comme le professeur Severus Snape, trouvent ça difficile d'enseigner ces compétences.

Les potions peuvent être super puissantes. Elles peuvent guérir, agir comme antidotes, créer des poisons ou donner aux utilisateurs des capacités magiques comme la force augmentée ou la protection contre le feu. Certaines potions doivent être appliquées de manières spécifiques, comme la potion de Régénération, qui peut fonctionner par contact ou simplement par le fait d'être réalisée.

#Potions et leurs effets

De nombreuses potions imitent des sorts et des charmes. Quelques potions, comme la potion de Polyjuice, permettent à une personne de prendre la forme de quelqu'un d'autre. D'autres, comme Felix Felicis, donnent à celui qui boit de la chance qui ne peut pas être obtenue autrement. Cependant, concocter des potions, c'est compliqué. Même de petites erreurs peuvent mener à des accidents. Il y a eu plein de rapports d'élèves faisant face à de sérieux effets secondaires en cours. Par exemple, Neville Londubat s'est déjà accidentellement infecté avec des boutons rouges en essayant de préparer la potion de Cure pour Boutons.

Malgré les défis, certains élèves comme Harry Potter ont transformé des erreurs en réussites. Suivre les instructions de préparation à la lettre est déjà dur, mais créer de nouvelles potions peut être encore plus compliqué et risqué.

#Le rôle de l'intelligence artificielle

Les récentes avancées en intelligence artificielle (IA) ont suscité de l'intérêt pour l'utilisation de techniques d'apprentissage automatique dans divers domaines, y compris les soins de santé et la découverte de médicaments. Ces méthodes peuvent aider à prédire les effets de différentes combinaisons de médicaments et à concevoir de nouveaux médicaments.

Cette exploration vise à voir si l'apprentissage automatique peut aider à créer des recettes de potions à Poudlard. En utilisant l'IA, les chercheurs peuvent générer aléatoirement plus de recettes de potions et prédire leurs effets basés sur des connaissances existantes des potions précédentes.

#Collecte de données

Pour commencer, les chercheurs ont collecté un total de 72 recettes de potions du programme de Poudlard trouvées sur le Wiki Harry Potter. Ces recettes ont été triées selon un système de classification connu sous le nom de système de classification anatomique thérapeutique chimique (ATC). Ce système organise les médicaments en différents groupes selon leurs effets.

Les chercheurs ont classé les potions en 11 catégories, comme :

• Anesthésiques
• Antiinfectieux à usage systémique
• Produits antiparasitaires, insecticides et répulsifs
• Dermatologiques
• Système musculosquelettique
• Psychoanaleptiques
• Psycholeptiques
• Système respiratoire
• Organes sensoriels
• Divers (comprend les antidotes et les potions qui améliorent les sorts)
• Poisons (pas dans le système ATC)

Par exemple, les potions dans la catégorie musculosquelettique incluent la potion de pompion, qui transforme la tête du buveur en citrouille.

#Génération de nouvelles recettes

En utilisant les recettes existantes, les chercheurs ont créé 10 000 nouvelles recettes de potions en sélectionnant aléatoirement de 3 à 8 ingrédients et en ajoutant des instructions de mélange. Ensuite, ils ont utilisé un modèle d'IA spécifique appelé BioBERT pour prédire dans quelle catégorie chaque nouvelle potion pourrait tomber.

BioBERT est un modèle de langage puissant entraîné sur une énorme quantité d'informations biomédicales, lui permettant de prédire avec une grande précision à quelle catégorie une nouvelle recette pourrait appartenir, selon l'entraînement qu'il a reçu des potions originales. Tous les calculs et prévisions ont été effectués à l'aide de logiciels spécialisés.

#Résultats

Les recettes générées étaient fortement concentrées dans la catégorie des psychoanaleptiques, qui se concentre sur les potions affectant les fonctions mentales. La catégorie dermatologique, qui inclut les potions pour les problèmes de peau, était également bien représentée, suivie de la catégorie divers qui contient un mélange de potions et d'antidotes. Un nombre moins élevé de recettes a été prédit pour d'autres catégories.

La plupart des prévisions de l'IA pour les recettes étaient assez confiantes, avec de nombreuses prévisions montrant des probabilités de 90 % ou plus. Cependant, certaines recettes étaient plus difficiles à classer. Par exemple, une recette pouvait être liée à la catégorie dermatologique avec une probabilité d'environ 58 %, tout en ayant aussi 10 % de chances de tomber sous psychoanaleptiques et 24 % pour les anti-infectieux.

#Conclusion

Dans l'ensemble, les résultats suggèrent que les méthodes d'IA peuvent générer de nouvelles recettes de potions qui pourraient être précieuses pour l'enseignement et la recherche à Poudlard. Ils ont réussi à créer de nombreuses nouvelles combinaisons d'ingrédients et de méthodes de brassage qui étaient susceptibles d'être classées efficacement.

Le potentiel de l'IA dans la création de potions pourrait aller au-delà de la simple création de nouvelles recettes. Cela pourrait aussi aider à identifier des combinaisons d'ingrédients à éviter en raison d'effets nocifs. Cet aspect est particulièrement pertinent dans le cas des potions classées comme poisons.

#Limitations et préoccupations

Malgré les résultats prometteurs, il y a des limites. D'une part, l'étude s'est appuyée sur un jeu de données relativement petit de seulement 72 recettes pour l'entraînement. Bien que le modèle d'IA utilisé ait été pré-entraîné sur de vastes données médicales, la variabilité des effets au sein de la même catégorie ATC complique les prédictions. Par exemple, deux potions dans la même catégorie peuvent avoir des résultats complètement différents.

De plus, il y a des préoccupations éthiques concernant l'utilisation de l'apprentissage automatique dans la création de potions. Si mal utilisé, cette technologie pourrait mener au développement de potions dangereuses servant des fins malveillantes. Dans le monde des sorciers, cela pourrait renforcer le pouvoir de la magie noire et mener à la création de sorts et de potions dangereux.

Enfin, l'étude a été réalisée par des personnes sans capacités magiques, soulevant des questions sur la précision et la fiabilité des classifications de recettes produites par l'IA.

#Directions futures

Les futures recherches pourraient élargir ces découvertes. Il y a un potentiel non seulement pour découvrir de nouvelles recettes de potions, mais aussi pour comprendre comment les combinaisons de potions existantes peuvent interagir pour le meilleur ou pour le pire. Cette avancée pourrait conduire à des pratiques de confection de potions plus sûres.

À mesure que l'IA continue de croître, son application dans des mondes magiques comme Poudlard pourrait offrir des opportunités excitantes pour à la fois de nouvelles potions et des améliorations dans le processus de brassage. La collaboration entre la technologie et la confection de potions traditionnelle pourrait mener à une riche source d'apprentissage et d'exploration magique.

En conclusion, l'exploration de l'apprentissage automatique dans le développement de potions à Poudlard ouvre des perspectives captivantes pour combiner des pratiques magiques anciennes avec la technologie moderne. Le chemin à venir est plein de possibilités.