Asistente de IA y redes neuronales en ecbyts: seis tours guiados

ecbyts tiene un panel de chat con un asistente de inteligencia artificial: en lugar de buscar el botón correcto, usted escribe lo que quiere hacer, por ejemplo agregar pozos o mostrar las observaciones de benceno, y el asistente usa las herramientas de la aplicación. ecbyts también tiene un administrador de redes neuronales, que aprende patrones a partir de las observaciones del modelo para estimar valores y comparar escenarios.

Vale la misma cautela de cualquier estimación: lo que responde el asistente y lo que predice la red dependen del proveedor elegido, de los datos disponibles y de su revisión. Los tours de abajo muestran dónde están los recursos y cómo usarlos; no garantizan el resultado de ninguna consulta ni de ningún modelo. Red neuronal, aquí, es un modelo matemático que ajusta sus pesos a los datos de observación para estimar un valor a partir de parámetros de entrada.

Los tours de este tema

1. Chat de Open AI (2 min). Muestra el botón que activa y desactiva el panel de chat, el panel que se abre al costado y ejemplos de qué escribir, como agregar tres pozos o mostrar datos de benceno.
2. Configurar proveedor de IA (3 min). Muestra los proveedores admitidos, que el texto del tour enumera como OpenAI, Groq, Anthropic y modelos locales con LM Studio, y dónde elegir el modelo. Para usar un proveedor en la nube se necesita una clave de API propia; el tour informa que la clave se guarda localmente y no se envía a los servidores de ecbyts.
3. Comandos en Lenguaje Natural (3 min). Presenta ejemplos de comandos, las acciones que el asistente puede ejecutar (crear y editar elementos, interpolar, generar informes, exportar) y la idea de herramientas agénticas, en que el asistente llama funciones de la aplicación en su nombre. Para que el asistente responda de verdad, el proveedor debe estar configurado.
4. Crear Red Neuronal (3 min). Abre el Administrador de Redes Neuronales y recorre la configuración de la red (tipo, parámetros de entrada y salida, tasa de aprendizaje) y la definición de las capas ocultas.
5. Entrenar Red Neuronal (4 min). Explica que la red usa las observaciones del modelo como datos de entrenamiento, cómo elegir el número de épocas (pasadas completas por los datos) y cómo leer la curva de pérdida durante el entrenamiento. El tour advierte que hacen falta suficientes puntos de datos y vigilar el sobreajuste, cuando la red memoriza los datos y pierde capacidad de generalizar.
6. Ejecutar Predicción (3 min). Muestra cómo seleccionar una red entrenada, ingresar valores de entrada y cambiarlos en el modo what-if (qué pasa si), para ver cómo cambia la estimación en un escenario.

Los tours 5 y 6 preparan un modelo de demostración con datos ficticios, porque dependen de observaciones. Al usar el chat de verdad, el texto va al proveedor de IA que usted configuró; la clave se guarda localmente.

Para ver todos los tours en el orden del trabajo, abra la Ruta de Tours.