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Siguiendo la pauta que se presenta al final de esta sección, se redacta un texto descriptivo del sistema sin incluir ecuaciones ni la simbología de las variables, aunque sí se especifican los conceptos físicos que estas representan. A partir de este texto, el primer prompt permite que la inteligencia artificial identifique los grupos temáticos y los conceptos, procesos y acciones asociados a cada uno de ellos. Con esta información genera una red semántica que describe el funcionamiento del modelo. Esta red constituye la primera validación del proceso de modelado, ya que permite verificar que la inteligencia artificial ha comprendido correctamente la hipótesis y la estructura conceptual del modelo antes de proceder a la formulación de las ecuaciones.

ID:('ky', 1791)

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Consideremos como ejemplo el modelo del transporte hídrico en una planta. Este puede representarse mediante la siguiente imagen.

La figura resume:

"Consideremos ahora un modelo físico integrado del transporte hídrico en plantas. Las siguientes imágenes muestran cómo el agua, el dióxido de carbono y la energía luminosa se encuentran acoplados mediante una cadena continua de procesos que conecta el suelo con la atmósfera. Cada una de las etapas representa un fenómeno físico específico, pero todas interactúan formando un único sistema cuya finalidad es mantener la fotosíntesis y el crecimiento de la planta utilizando el agua de la manera más eficiente posible.

El proceso comienza en el suelo, donde el agua permanece retenida entre las partículas minerales y la materia orgánica. Su disponibilidad no depende únicamente de la cantidad presente, sino también de la energía con la que está retenida. Por una parte, las fuerzas capilares de la matriz del suelo mantienen el agua adherida a los poros y superficies minerales; por otra, los solutos disueltos reducen aún más su energía. En conjunto, ambos mecanismos determinan el potencial hídrico del suelo, estableciendo el punto de partida desde el cual las raíces pueden extraer el agua.

Una vez absorbida por las raíces, el agua ingresa al sistema vascular de la planta y asciende por el xilema. Los vasos conductores funcionan como una red continua de tubos microscópicos capaces de transmitir la tensión generada por la evaporación en las hojas. Mientras la columna de agua permanece continua, el transporte resulta altamente eficiente. Sin embargo, cuando la tensión aumenta excesivamente pueden formarse burbujas de aire que bloquean parcial o totalmente algunos vasos. Este fenómeno, conocido como cavitación o embolismo, reduce progresivamente la capacidad hidráulica de la planta y limita el suministro de agua hacia las hojas.

El agua que llega a las hojas determina el estado hídrico de los tejidos vegetales. En el interior de cada célula existe un equilibrio dinámico entre la concentración de solutos, la presión de turgencia ejercida por la vacuola sobre la pared celular y la posición de la hoja dentro de la planta. Simultáneamente, el agua continúa ingresando desde el xilema mientras otra parte se pierde por transpiración. El balance entre ambas determina el potencial hídrico de la hoja, considerado uno de los indicadores más importantes del nivel de estrés hídrico experimentado por la planta.

La regulación principal del sistema ocurre en los estomas, pequeños poros presentes en la epidermis de las hojas. Su apertura responde al compromiso permanente entre dos objetivos contrapuestos. Por un lado, la planta necesita mantener los estomas abiertos para permitir el ingreso de dióxido de carbono necesario para la fotosíntesis. Por otro, una apertura excesiva incrementa la pérdida de agua y eleva el riesgo de cavitación del sistema hidráulico. Como consecuencia, el grado de apertura estomática constituye un mecanismo de control que equilibra la adquisición de carbono con la conservación del agua.

La intensidad de la transpiración depende tanto de la apertura estomática como de la diferencia de humedad existente entre el interior de la hoja y la atmósfera. Cuando el aire es más seco, aumenta la evaporación del agua y, con ello, la demanda hidráulica sobre toda la planta. Esta evaporación constituye el motor físico que mantiene el ascenso continuo del agua desde las raíces.

El mismo estoma que permite la salida del vapor de agua constituye también la puerta de entrada del dióxido de carbono atmosférico. Una vez dentro de la hoja, el CO difunde a través de los espacios intercelulares hasta alcanzar los cloroplastos de las células del mesófilo. Allí, utilizando la energía capturada de la luz solar, el carbono es incorporado a compuestos orgánicos mediante la fotosíntesis. La concentración interna de CO se ajusta continuamente según el equilibrio entre la velocidad con que el gas ingresa desde la atmósfera y la velocidad con que es consumido por el proceso fotosintético.

Todos estos procesos convergen finalmente en un único indicador integrado: la eficiencia en el uso del agua. Este parámetro expresa cuánta biomasa o carbono logra producir la planta por cada unidad de agua que pierde mediante la transpiración. Una elevada eficiencia implica que la planta consigue mantener una alta actividad fotosintética con un gasto relativamente bajo de agua, mientras que una baja eficiencia indica que gran parte del agua absorbida se pierde sin traducirse en una producción equivalente de carbono.

El modelo completo muestra que la planta no puede optimizar cada proceso de manera independiente. Aumentar la apertura estomática favorece la entrada de CO, pero también incrementa la pérdida de agua y el riesgo de cavitación. Reducir la transpiración protege el sistema hidráulico, aunque simultáneamente limita la fotosíntesis y el crecimiento. De esta manera, la fisiología vegetal surge del equilibrio dinámico entre disponibilidad de agua en el suelo, transporte hidráulico, estado hídrico de las hojas, regulación estomática, fijación de carbono y transpiración.

Esta representación integrada permite comprender que el funcionamiento de una planta corresponde a un sistema físico altamente acoplado, donde procesos hidráulicos, osmóticos, difusivos y bioquímicos actúan simultáneamente para maximizar el crecimiento, mantener la supervivencia durante períodos de estrés y adaptar continuamente el funcionamiento del organismo a las condiciones cambiantes del ambiente."

ID:('gp', 614)

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Una vez que se dispone de un texto que describe el funcionamiento del sistema, es posible generar un árbol semántico que identifique los conceptos principales y las relaciones entre ellos. A partir de esta estructura se pueden reconocer los distintos grupos temáticos y, posteriormente, localizar las ecuaciones que describen cada uno de esos procesos.

Para ello puede utilizarse un modelo de inteligencia artificial ejecutando el siguiente prompt (reemplaza [pegar storyboards/narrativa, NO las ecuaciones] por el texto):

# Prompt maestro de texto narrativo a red lógica exportable Prompt genérico, reutilizable con cualquier texto descriptivo de un modelo (no solo el ejemplo del transporte hídrico en plantas). Reemplaza el texto entre corchetes por el storyboard/narrativa que quieras procesar y pega el resto tal cual. --- Toma este texto descriptivo del modelo [pegar aquí el storyboard/narrativa, NO las ecuaciones]. Vas a hacer cuatro cosas en orden, sobre el mismo texto: **PASO 1 Deriva los grupos temáticos (no los asumas de nada externo)** Identifica los mecanismos físicos distintos que el texto describe, agrupa por "qué pregunta física responde cada bloque de texto", no por dónde aparece en el documento ni por tipo de ecuación. Cada grupo debe tener un "personaje" central identificable (el objeto/entidad protagonista de ese mecanismo). Ordénalos según la secuencia causal real del sistema (de dónde viene el fenómeno cómo se propaga qué lo limita cómo se regula qué produce cómo se evalúa el resultado). **PASO 2 Construye la red semántica sobre estos grupos ya derivados** - Identifica objetos/entidades que el texto menciona como "cosas" (sustantivos: tejidos, estructuras, sustancias, compartimentos). - Identifica verbos/acciones que el texto usa para describir qué le pasa a esas cosas o qué le hacen unas a otras (ej. "retiene", "libera", "señala riesgo a", "protege", "sostiene"). - Cada relación debe ser [entidad] --[verbo tomado del texto]--> [entidad], usando el lenguaje narrativo real del documento, no símbolos matemáticos ni nombres de variables. - No repitas la estructura de las ecuaciones como grafo; quiero lo que el texto dice, no lo que las fórmulas implican. - Cada entidad debe heredar el grupo temático del Paso 1 al que pertenece (esto es lo que fija su color en la red). - Móntalo como red interactiva con layout de fuerzas (nodos arrastrables), no en un círculo forzado, para que la posición final refleje naturalmente qué conceptos están más conectados. - El fondo de la red debe ser negro (no blanco), con los nodos, enlaces y etiquetas en colores que mantengan buen contraste sobre ese fondo oscuro. - La red debe permitir zoom con la rueda del mouse (acercar/alejar) y paneo arrastrando el fondo (con el botón oprimido), además del arrastre individual de cada nodo. - Entrega la red como un **archivo .html independiente** (autocontenido, sin dependencias externas más allá de una librería de grafos por CDN). Entrega los datos de la red como tres tablas, con todos los id como enteros: - `node_types`: id, name, color, description una fila por grupo del Paso 1. - `nodes`: id, type_id (FK a node_types), name, short_name, description. - `links`: id, source_id (FK a nodes), target_id (FK a nodes), verb. **PASO 3 Documenta cada grupo para que un prompt posterior proponga las ecuaciones sin volver a leer el texto completo** Para cada `node_type` (grupo), entrega: - Título del grupo. - Código de color exacto (hex) usado en la red. - Descripción breve (2-4 frases) que cumpla dos cosas a la vez: (a) explicar el mecanismo físico en lenguaje narrativo, tal como lo haces normalmente; (b) dejar explícitas las cantidades que cambian, de qué dependen, y qué relación cualitativa hay entre ellas (crece/decrece, proporcional/inverso, umbral, saturación) sin escribir ninguna ecuación todavía, pero con el detalle suficiente para que un prompt posterior, sin ver el texto original, pueda proponer la forma funcional de cada relación. No propongas ecuaciones en los Pasos 1-3 son la preparación para que un segundo prompt (que correrá después, en otro chat) haga ese trabajo. **PASO 4 Consolida todo en un archivo .md exportable, con el prompt para el siguiente chat incluido** Genera un **segundo archivo, .md, autónomo e independiente del .html**, que contenga, en este orden: 1. El texto fuente completo (tal como se pegó al inicio). 2. Los grupos causales del Paso 1 (tabla con: grupo, pregunta física que responde, personaje central). 3. Las tres tablas completas del Paso 2 (`node_types`, `nodes`, `links`). 4. La documentación cualitativa del Paso 3, un bloque por grupo. 5. Al final del archivo, un **prompt limpio, genérico y listo para copiar y pegar en otro chat**, redactado en segunda persona imperativa, que indique adjuntar el propio .md y el .html generado en este Paso 4, y que esté estructurado en tres pasos: - *Paso 1 del prompt siguiente*: presentar en la respuesta un resumen del contexto recibido (grupos, estructura de las tablas, documentación cualitativa) y mencionar explícitamente el archivo .html de la red como mapa visual de apoyo, sin regenerarlo ni modificarlo. - *Paso 2 del prompt siguiente*: para cada `node`, clasificarlo como variable de estado, parámetro o variable derivada, con símbolo y unidades; para cada `link`, proponer la forma funcional cualitativa (lineal, proporcional inversa, umbral, saturación/Michaelis-Menten, multiplicativa, etc.) basándose estrictamente en la documentación del Paso 3 sin inventar mecanismos no documentados, señalando explícitamente cualquier vacío de información. - *Paso 3 del prompt siguiente*: ensamblar las ecuaciones agrupadas por `node_type` en el mismo orden causal del Paso 1, distinguiendo ecuaciones diferenciales de algebraicas/de equilibrio, señalar aparte los acoplamientos que cruzan de un `node_type` a otro, y entregar el resultado como un **tercer archivo .md nuevo y autónomo**, listo para exportar. Al terminar los cuatro pasos debes haber entregado exactamente dos archivos: el `.html` de la red interactiva (Paso 2) y el `.md` de contexto consolidado con el prompt embebido (Paso 4).

ID:('gp', 615)

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Al ejecutar el prompt en una IA, se debería obtener, por un lado, la red semántica del texto, la cual muestra los conceptos (elementos, objetos) identificados y la forma en que interactúan entre sí. El diagrama puede desplazarse y escalarse como un todo, mientras que cada nodo puede moverse de manera independiente. A continuación se muestra una imagen no interactiva como referencia:

El sistema entrega además la lista de grupos temáticos identificados y el color asociado a cada uno:

ID	Color	Grupo	Descripción
1	#8D6748	Suelo disponibilidad hídrica	Retención física y osmótica del agua en la matriz del suelo
2	#457B9D	Xilema transporte hidráulico	Ascenso de agua bajo tensión y riesgo de cavitación
3	#2A9D8F	Hoja estado hídrico celular	Balance de agua y turgencia en el tejido foliar
4	#E76F51	Estomas regulación	Control de la apertura que arbitra CO vs. agua
5	#48CAE4	Transpiración flujo de vapor	Pérdida de vapor impulsada por el déficit de humedad
6	#52B788	CO/fotosíntesis fijación de carbono	Entrada y fijación de carbono en el mesófilo
7	#E9C46A	Eficiencia indicador integrado	Relación entre carbono ganado y agua perdida

También genera la lista de nodos (conceptos) y la lista de enlaces (verbos o relaciones entre conceptos.

Adicionalmente, se presenta una descripción detallada del significado de cada grupo temático. Esta información es fundamental para construir posteriormente la red lógica y, por lo tanto, debe estar disponible dentro del mismo chat en el que se ejecuta el prompt que genera las ecuaciones del modelo.

En este ejemplo, las páginas siguientes describen el significado de cada grupo mediante un texto explicativo acompañado de una imagen que facilita la comprensión del proceso representado.

ID:('gp', 616)

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El agua del suelo no es un depósito libre: queda retenida por fuerzas capilares en la red de poros formada por partículas minerales y materia orgánica. Cuanto menor es el tamaño de poro y mayor la superficie de contacto mineral-orgánica, mayor es la energía con que el agua queda retenida (relación inversa entre agua extraíble y energía de retención). La raíz debe generar un potencial hídrico más negativo que el del suelo circundante para extraer agua; a medida que el suelo se seca, ese potencial de retención se vuelve más negativo y la extracción se dificulta progresivamente, existiendo un umbral (punto de marchitez) bajo el cual la extracción radicular se anula.

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El transporte de agua depende de la tensión generada por la evaporación foliar: a mayor tensión, mayor caudal ascendente, en una relación que el texto presenta como proporcional mientras la columna de agua permanece continua. Existe, sin embargo, un umbral crítico de tensión a partir del cual aparecen burbujas de aire que bloquean vasos conductores (cavitación/embolismo); superado ese umbral, la capacidad hidráulica de la planta cae de forma abrupta, no gradual es un colapso tipo umbral, no una degradación lineal. La capacidad hidráulica reducida limita a su vez el agua que llega a las hojas, cerrando un lazo de retroalimentación negativa hacia el Grupo 3.

ID:('gp', 618)

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El potencial hídrico de la hoja resulta de un balance de flujos: entra agua desde el xilema y sale por transpiración, de modo que el potencial sube o baja según cuál de los dos términos domine (relación de balance, entrada menos salida). A nivel celular, la presión de turgencia depende de la concentración de solutos internos (relación inversa vía potencial osmótico) y se contrapone a la resistencia mecánica de la pared celular; la posición de la hoja en la planta añade un componente adicional (más altura, menor potencial disponible, por efecto gravitacional). El potencial hídrico foliar resultante es el indicador que el texto usa para expresar el nivel de estrés hídrico.

ID:('gp', 619)

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La apertura estomática es la variable de control del sistema y surge de un compromiso entre dos efectos que crecen ambos, y en el mismo sentido, con el grado de apertura: a mayor apertura aumenta tanto el ingreso de CO (beneficio) como la pérdida de agua y el riesgo de cavitación (costo), de forma que el texto sugiere una relación creciente y simultánea sobre ambos lados del compromiso. No se especifica en el texto qué señal fisiológica exacta fija el punto de equilibrio, solo que la apertura se ajusta buscando ese óptimo de compromiso.

ID:('gp', 620)

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La tasa de transpiración depende conjuntamente de la apertura estomática y del déficit de humedad entre el interior de la hoja y la atmósfera; el texto describe ambas dependencias como crecientes, sugiriendo una relación de tipo multiplicativo (dos resistencias/impulsores actuando en conjunto, no en exclusión mutua). Un aire más seco (mayor déficit) incrementa proporcionalmente la evaporación, y esta evaporación es señalada explícitamente como el motor físico que sostiene la tensión y el ascenso continuo de agua en el xilema es decir, alimenta directamente al Grupo 2.

ID:('gp', 622)

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El CO2 atmosférico entra por los mismos estomas que regulan la pérdida de agua, difunde por los espacios intercelulares y llega a los cloroplastos, donde la energía luminosa impulsa su fijación; el texto sugiere una dependencia conjunta entre disponibilidad de luz y disponibilidad de CO2(esperable de tipo multiplicativo con posible saturación en cada factor por separado). La concentración interna de CO2 no es fija: resulta de un balance dinámico entre la velocidad de ingreso (ligada a la apertura estomática) y la velocidad de consumo fotosintético si el consumo aumenta más rápido que el ingreso, la concentración interna cae hasta alcanzar un nuevo equilibrio.

ID:('gp', 621)

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La eficiencia en el uso del agua se define como un cociente entre la biomasa/carbono producido (numerador, proveniente del Grupo 6) y el agua perdida por transpiración (denominador, proveniente del Grupo 5) en el mismo intervalo. No es un mecanismo físico propio sino un indicador emergente: sube cuando la fotosíntesis crece sin que la transpiración crezca en la misma proporción, y baja en el caso contrario. El texto es explícito en que los grupos 1 a 6 no pueden optimizarse simultáneamente porque comparten la misma variable de control (apertura estomática), lo que impone una restricción estructural sobre este cociente.

ID:('gp', 624)

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La calidad del modelo depende de que el texto analizado sea lo más claro y preciso posible. Para ello, puede utilizarse la siguiente pauta, diseñada para facilitar el análisis y reducir la posibilidad de que la IA interprete incorrectamente la situación y construya un modelo con errores. Recuerde que la IA no corrige el contenido del texto: si lo interpreta de forma equivocada, generará un modelo igualmente erróneo. Por ello, es recomendable revisar la red semántica obtenida antes de continuar con la construcción del modelo lógico.

Pauta:

1. Un bloque de texto = una pregunta física, con un protagonista. Cada párrafo o sección debe responder a una sola pregunta ("¿de dónde viene?", "¿cómo se propaga?", "¿qué lo limita?") y tener un sustantivo central identificable: la entidad, cantidad o proceso del que trata ese párrafo y ningún otro. Si un párrafo mezcla dos mecanismos distintos, el modelo tiene que adivinar dónde cortar el grupo.

2. Ordenar los párrafos según la cadena causal real. Origen > propagación > regulación/salida > mecanismo que acopla todo > consecuencias. El orden de aparición en el texto termina siendo el orden de los grupos, así que conviene que ya venga así en el storyboard, no reordenado después.

3. Nombrar las entidades de forma consistente. Si una entidad aparece con un nombre en un párrafo y con un sinónimo distinto en el siguiente, el extractor puede crear varios nodos donde debería haber uno solo. Elegir un nombre por entidad y repetirlo igual en todo el texto, aunque suene reiterativo.

4. Usar verbos activos y específicos, no verbos genéricos de relleno. "Retiene", "impulsa", "libera", "condiciona", "genera" son extraíbles como relación. "Se relaciona con", "tiene que ver con", "está vinculado a" no dicen qué le pasa a qué, y se pierden como aristas sin sentido.

5. Explicitar qué cantidad cambia, de qué depende y en qué sentido, sin escribir la ecuación. Esta es la clave para que la etapa de ecuaciones funcione. No basta con "la cantidad aumenta"; hay que decir "aumenta cuando aumenta [otra cantidad]" (relación directa) o "decrece cuando [otra cantidad] es mayor" (relación inversa). Mencionar también si hay umbral (algo se anula o se dispara de golpe) o saturación (deja de responder proporcionalmente).

6. Cerrar el lazo causal explícitamente si el sistema es cíclico. Si el mecanismo retroalimenta (la salida de una etapa afecta de vuelta a una etapa anterior), hay que nombrar ese cierre en una frase explícita del tipo "esto mantiene/repone [la condición inicial], cerrando el ciclo". Si no se dice, el grafo queda como una cadena lineal en vez de un sistema acoplado.

7. Dar información a distintas escalas cuando aplique (macro + detalle). Bajar un nivel de detalle en cada etapa (el subcomponente, el mecanismo interno, la sub-unidad relevante) multiplica las entidades útiles sin inventar nada. Un texto que solo describe el fenómeno en macro da pocos nodos; las "ampliaciones" en cada etapa funcionan como anclas para sub-entidades.

8. Terminar con una sección de "para qué sirve" / consecuencias. Esto genera naturalmente el grupo de salida (resultado, función, producto) que cierra la secuencia causal y le da destino a los nodos intermedios, en vez de dejarlos colgando.

9. Evitar notación matemática o nombres de variables en el cuerpo narrativo. Si el texto ya trae símbolos, el extractor tiende a copiar la estructura de la ecuación como si fuera la estructura semántica, que es justo lo que el paso de red lógica debe evitar. Mejor describir el fenómeno en prosa y dejar las variables para el documento de ecuaciones aparte.

10. Un párrafo, una relación de causa-efecto explícita como mínimo. "X hace que Y" en algún punto del párrafo asegura al menos un verbo extraíble por bloque temático; los párrafos puramente descriptivos (listas de partes sin acción entre ellas) generan nodos aislados sin aristas.

ID:('gp', 623)