Cuarta entrega de BIOTOPO: un botón que le pide a LM Studio, en local, que explique en un párrafo qué ha pasado en la partida. Es la primera pieza del proyecto que usa un modelo de lenguaje, con el mismo límite que en METIS y PINSAPIA: el modelo no calcula nada, solo redacta sobre datos que Python ya ha calculado, y no se comunica con METIS en ningún momento.
Tercera entrega de BIOTOPO: la ficha imprimible del modelo para el portfolio (reglas, parámetros exactos y estado de la partida) y el Paso 4, con los tres mandos que quedaban fijos, un control de velocidad y una semilla que permite repetir cualquier partida de forma idéntica. El botón opcional de explicación por LM Studio se deja fuera, tal como el plan del proyecto permitía.
Segunda entrega de BIOTOPO: el botón “Exportar CSV” que convierte una partida (paso, hierba, ovejas, lobos, evento) en un archivo listo para subir a METIS. La actividad que propone — predecir la población de lobos veinte pasos por delante con un ajuste de recta — está pensada para fallar, y ese fallo es la lección: una recta no sigue una población que oscila, ni un golpe de sequía o peste a mitad de partida.
Primera entrega de BIOTOPO, el laboratorio de simulación basada en agentes de la SdA 8: hierba, ovejas y lobos en una cuadrícula, cada uno con reglas propias muy simples, de las que emergen auges y colapsos de población que nadie ha escrito en el código. Presenta el modelo Wolf-Sheep-Grass, los dos mandos y los dos botones de evento del primer prototipo, y adelanta el puente con METIS que llegará en la siguiente entrada.
Novena entrega de METIS: ahora ajusta una recta con un trozo de los datos, la estira más allá y mide contra la realidad cuánto se equivocó. Con el CO₂ de la NOAA y la temperatura de la NASA, seis rectas con el mismo r² y errores que van de 14 a 43 partes por millón — y la lección de que un ajuste excelente sobre el pasado no promete absolutamente nada sobre el futuro.