01EL ENFOQUE DE INVESTIGACIÓNDOMINIO ANTES QUE MODELO
01 / El enfoque de investigación
El dominio viene antes que el modelo.
El clima, el sector forestal, la resiliencia industrial y los sistemas soberanos no pueden reducirse a un modelo de propósito general conectado a una biblioteca de documentos. Requieren métodos de dominio, evidencias sujetas a gobernanza, criterio especializado e infraestructura diseñada para el entorno operativo.
ATP parte del problema tal como existe en la economía física. Estructuramos el conocimiento, los datos, las reglas y los criterios de evaluación que rigen el dominio. Después, los modelos y agentes se desarrollan dentro de esa arquitectura y se conectan a las aplicaciones y la infraestructura necesarias para la entrega controlada.
La investigación comienza por las evidencias, los métodos y las restricciones que rigen el dominio.
Delimitación del dominio
Defina el problema operativo, el contexto de decisión, los requisitos de evidencia y los límites institucionales antes de seleccionar una arquitectura de modelo.
Arquitectura del conocimiento
Organice el conocimiento especializado mediante taxonomías, ontologías, jerarquías de fuentes y relaciones explícitas entre métodos, evidencias y decisiones.
Inteligencia sujeta a gobernanza
Desarrolle recuperación de información, servicios deterministas, modelos y agentes a partir de fuentes controladas, evaluación documentada y límites claros de responsabilidad.
Entrega controlada
Conecte inteligencia especializada a aplicaciones, entornos privados e infraestructura que contempla los requisitos regionales, según los requisitos de cada contratación.
02REGISTRO DE PROGRAMASMADUREZ EXPLÍCITA
02 / Registro de programas
Un sistema de investigación. Distintos estados de madurez.
ATP distingue los sistemas disponibles para su uso de la I+D en curso, los programas en estructuración, las iniciativas de consorcio y la infraestructura estratégica. La madurez se declara explícitamente porque la orientación tecnológica no equivale a disponibilidad comercial.
R.01SECTOR FORESTAL Y SILVICULTURAEN DESARROLLO
TOMI AI Forestry
Inteligencia de dominio para el sector forestal brasileño.
TOMI AI Forestry se está desarrollando para organizar y aplicar conocimiento forestal especializado a la silvicultura, las operaciones forestales y el apoyo a la decisión técnica. Demuestra el método de ATP para transformar conocimiento sectorial en un entorno de inteligencia sujeto a gobernanza.
- EVIDENCIAS PÚBLICAS
- La base actual incluye una arquitectura jerárquica de conocimiento forestal, una entrega inicial de alcance macro del corpus, un entorno funcional de recuperación de información y un conjunto inicial de respuestas y fuentes que entra en validación especializada.
- LÍMITES
- La disponibilidad prevista en el mercado es para el primer trimestre de 2027, a través de KENE — The Sovereign AI Factory, comenzando por el sector forestal brasileño y sujeta a hitos de desarrollo y validación.
R.02INFRAESTRUCTURA CONTROLADA DE IAINFRAESTRUCTURA ESTRATÉGICA
KENE — La fábrica soberana de IA
La capa de infraestructura para la entrega de IA especializada que contempla los requisitos regionales.
KENE es la orientación de infraestructura estratégica de ATP para desarrollar, evaluar y servir modelos específicos de dominio en entornos controlados. Conecta el desarrollo de modelos, los requisitos de despliegue privado y los límites operativos de las instituciones que trabajan con conocimiento y datos sensibles.
- EVIDENCIAS PÚBLICAS
- KENE proporciona la orientación de infraestructura a través de la cual ATP pretende trasladar modelos especializados desde la I+D sujeta a gobernanza hasta entornos de entrega controlada.
- LÍMITES
- La capacidad, la disponibilidad comercial, la configuración de residencia de datos y el despliegue específico por región siguen dependiendo de cada contratación y no se presentan aquí como universalmente disponibles.
R.03INDUSTRIA VERDE, RESILIENCIA CLIMÁTICA Y FINANZAS SOSTENIBLESPROGRAMA EN ESTRUCTURACIÓN
GRID — Green Resilience & Industrial Decarbonization
Una arquitectura de programa para la transición climática industrial.
GRID se está estructurando para conectar diagnósticos industriales, gestión de emisiones, riesgo climático, I+D aplicada, planificación de la transición, preparación de proyectos y finanzas sostenibles. La orientación inicial del programa se centra en la resiliencia industrial y la descarbonización en el norte de Brasil.
- EVIDENCIAS PÚBLICAS
- Una arquitectura de programa en trabajo define el itinerario previsto, desde la movilización y el diagnóstico hasta la investigación aplicada, la preparación para la implementación, la preparación para la financiación y la medición.
- LÍMITES
- El ámbito geográfico del piloto, las organizaciones participantes, la estructura de financiación, el presupuesto, las metas de implementación y las funciones de los socios siguen sujetos a confirmación y al diseño formal del programa.
R.04AGRICULTURA MEDITERRÁNEA Y ADAPTACIÓN CLIMÁTICAINICIATIVA DE CONSORCIO EN ESTRUCTURACIÓN
OLEA AI
Una propuesta de programa de inteligencia de dominio para la resiliencia climática en el sector olivícola europeo.
OLEA AI aplica el método de inteligencia de dominio de ATP al conocimiento, la agronomía y los riesgos climáticos del cultivo del olivo. El programa propuesto combina un entorno de conocimiento sujeto a gobernanza, agentes especializados de IA y una futura integración con datos de campo y ambientales.
- EVIDENCIAS PÚBLICAS
- La iniciativa cuenta con un concepto, una propuesta técnica y un itinerario de investigación definidos para adaptar el método de IA vertical de ATP al sector olivícola europeo.
- LÍMITES
- OLEA AI no es un producto disponible comercialmente ni un proyecto financiado. La participación en el consorcio, la financiación, los emplazamientos piloto, la entrega técnica y los resultados esperados siguen sujetos a confirmación formal.
R.05BOSQUES NATIVOS, BIODIVERSIDAD E INTELIGENCIA AMBIENTALINICIATIVA DE CONSORCIO EN ESTRUCTURACIÓN
TOMI AI Native Forests
Una línea de investigación independiente para inteligencia en sistemas de bosques nativos.
TOMI AI Native Forests es la iniciativa posterior prevista para desarrollar inteligencia sujeta a gobernanza para bosques nativos, biodiversidad, biomasa, carbono y observación ambiental. Es independiente del alcance y del estado de desarrollo actuales de TOMI AI Forestry.
- EVIDENCIAS PÚBLICAS
- ATP ha definido el dominio de la iniciativa y su función prevista dentro de su línea de inteligencia para la naturaleza. Los acuerdos de consorcio, equipo y financiación se están estructurando.
- LÍMITES
- La iniciativa no es un producto disponible comercialmente. Su inicio previsto para el cuarto trimestre de 2026 sigue sujeto a la formación del consorcio, la preparación del equipo, la financiación y la definición del programa.
03ARQUITECTURA DE INVESTIGACIÓNSISTEMA REPLICABLE
03 / Arquitectura de investigación
De las evidencias de dominio a la entrega controlada.
Los programas de investigación de ATP utilizan una arquitectura replicable. Los componentes cambian según el dominio, pero la disciplina se mantiene constante.
07
Aplicaciones y entrega controlada
Conecte inteligencia validada a flujos de trabajo, aplicaciones, APIs e infraestructura adecuados al entorno de despliegue.
06
Evaluación especializada
Evalúe respuestas, fuentes, comportamiento y relevancia para el dominio con especialistas cualificados antes de ampliar el uso.
05
Modelos y agentes especializados
Desarrolle modelos y agentes a partir de tareas de dominio definidas, requisitos de evidencia y contextos de decisión humana.
04
Recuperación y servicios deterministas
Conecte la recuperación de evidencias con cálculos, reglas, métodos y servicios que no deben depender únicamente de la inferencia generativa.
03
Corpus sujeto a gobernanza
Realice la curación de fuentes científicas, técnicas, regulatorias y operativas con procedencia, alcance y límites de acceso.
02
Arquitectura del conocimiento
Estructure las taxonomías, los conceptos, las relaciones, las normas y la jerarquía de fuentes que rigen el dominio.
01
Delimitación del dominio
Defina el problema físico, el contexto operativo, las decisiones, los métodos, los usuarios y las responsabilidades institucionales.
EVIDENCIAS DE DOMINIO → ARQUITECTURA DEL CONOCIMIENTO → INTELIGENCIA CON GOBERNANZA → EVALUACIÓN ESPECIALIZADA → ENTREGA CONTROLADA
Una arquitectura funcional o un prototipo no se presenta como un resultado operativo validado. Las afirmaciones públicas de rendimiento se realizan después de las etapas pertinentes de evaluación, despliegue y medición.
04EVIDENCIAS TÉCNICASACTIVOS INSPECCIONABLES
04 / Evidencias técnicas
El sistema de investigación está compuesto por activos inspeccionables.
La ventaja defendible de ATP no procede de una lista de productos futuros. Procede de las estructuras de conocimiento, los entornos de recuperación, los sistemas de evaluación, las arquitecturas de programa y la infraestructura controlada que pueden reutilizarse en distintos programas de inteligencia de dominio.
El registro siguiente distingue bases ya construidas, entornos funcionales, activos en validación especializada, arquitecturas diseñadas e infraestructura estratégica. Estos estados no implican una madurez equivalente ni disponibilidad comercial.
ACTIVOCLASEESTADOEVIDENCIAS
Arquitectura del conocimiento forestal
Sistema de conocimiento de dominioBase construidaUna estructura jerárquica que organiza dominios forestales, temas, subtemas y relaciones entre fuentes para TOMI AI Forestry.La arquitectura proporciona la base sujeta a gobernanza para el desarrollo. Por sí sola, no representa un modelo terminado o validado.
Entorno de recuperación forestal
Infraestructura de recuperación y evidenciasEntorno funcionalUn entorno funcional de recuperación que conecta preguntas forestales con fuentes indexadas y evidencias de respaldo.Un entorno funcional de recuperación no se presenta como cobertura completa del dominio, aceptación por especialistas ni disponibilidad en producción.
Conjunto de evaluación de respuestas y fuentes
Activo de evaluaciónEn validación especializadaUn conjunto inicial de preguntas forestales, respuestas y fuentes asociadas, preparado para revisión especializada.El conjunto de evaluación sigue formando parte del proceso de desarrollo. En esta etapa no se declara ningún indicador público de referencia de exactitud o aceptación.
Arquitectura de agentes de dominio
Sistema de modelos y agentesEn desarrolloUna orientación arquitectónica reutilizable para conectar agentes especializados con recuperación sujeta a gobernanza, servicios deterministas y flujos de trabajo de dominio.El alcance, la autonomía, el rendimiento y la disponibilidad operativa de los agentes siguen siendo específicos de cada programa y están sujetos a evaluación.
Arquitectura del programa GRID
Marco de programa del clima a la financiaciónMarco diseñadoUn itinerario estructurado que conecta diagnóstico industrial, riesgo climático, I+D aplicada, planificación de la transición, preparación de proyectos, finanzas sostenibles y medición.El marco está en fase de estructuración del programa. No representa financiación, participantes, proyectos ni resultados medidos confirmados.
Arquitectura técnica OLEA
Arquitectura de transferencia entre dominiosArquitectura propuestaUn concepto y una propuesta técnica que aplican el método de IA vertical de ATP al conocimiento del sector olivícola, a agentes especializados y a la futura integración de datos de campo.La arquitectura es una propuesta, no una implementación. La financiación, el consorcio, los conjuntos de datos, los pilotos y los resultados técnicos siguen sin confirmarse.
Capa de infraestructura KENE
Infraestructura controlada de IAInfraestructura estratégicaUna orientación común de infraestructura para trasladar modelos especializados desde entornos de desarrollo sujetos a gobernanza hacia la entrega controlada.La capacidad, el rendimiento, la presencia geográfica y las configuraciones estándar de despliegue no se presentan como universalmente disponibles.
La pila de inteligencia de dominio de ATP
Siete capas conectadas organizan la entrega, la inteligencia, el conocimiento sujeto a gobernanza y la infraestructura controlada.
07Aplicaciones y APIsFLUJOS · INTERFACES · ENTREGA CONTROLADA
06Agentes especializadosORQUESTACIÓN DE TAREAS · USO DE EVIDENCIAS
05Modelos de dominioRAZONAMIENTO DE DOMINIO · CONTEXTO ESPECIALIZADO
04Recuperación + servicios deterministasREGLAS · MÉTODOS · CÁLCULOS
03Arquitectura del conocimientoTAXONOMÍAS · RELACIONES · NORMAS
02Corpus sujetos a gobernanza y datos operativosPROCEDENCIA · ALCANCE · ACCESO
01KENE — infraestructura controlada de IADESARROLLO · EVALUACIÓN · SERVICIO DE MODELOS
PLANO DE CONTROL
01 Evaluación especializada
02 Control de procedencia
03 Límite de despliegue
↕ATP desarrolla inteligencia de dominio como un sistema conectado. Las aplicaciones son visibles en la parte superior de la pila, pero la ventaja defendible se crea en las capas de conocimiento, evidencias, evaluación e infraestructura que las sustentan.
Ciclo de evaluación y validación
La validación es un sistema, no una formalidad final. Cada programa define criterios de evaluación según su dominio, contexto de decisión y etapa de madurez.
Ingesta de fuentes → Control de procedencia → Pruebas de recuperación → Evaluación de dominio → Revisión especializada → Análisis de fallos → Iteración de modelo o agente → Publicación controlada
01Ingesta de fuentesCONTROL DE ENTRADA
02Control de procedenciaFILTRO DE FUENTES
03Pruebas de recuperaciónFILTRO DE EVIDENCIAS
04Evaluación de dominioFILTRO DE MÉTODO
05Revisión especializadaFILTRO HUMANO
06Análisis de fallosTAXONOMÍA DE ERRORES
07Iteración de modelo / agenteREVISIÓN DEL SISTEMA
08Publicación controladaFILTRO DE PUBLICACIÓN
CONTROL CENTRALVALIDACIÓN ESPECIALIZADAEvidencia · Método · Comportamiento
Exactitud en el dominioTrazabilidad de las fuentesCalidad de la recuperaciónConformidad con el métodoIntegridad de las citasComportamiento de abstenciónAceptación por especialistasPreparación para el despliegue
Programas con una orientación común de infraestructura
Los distintos programas de dominio se conectan a una única orientación de infraestructura controlada, sin convertirse en un cuarto pilar corporativo.
P.01TOMI AI ForestryEN DESARROLLOP.02TOMI AI Native ForestsEN ESTRUCTURACIÓNP.03OLEA AIEN ESTRUCTURACIÓNP.04GRIDEN ESTRUCTURACIÓNP.05Futuros sistemas de dominioINTERFAZ FUTURA
BUS DE PROGRAMAS→
INFRAESTRUCTURA CONTROLADAKENETHE SOVEREIGN AI FACTORY
K.01Entorno de modelosK.02Límite de datosK.03Itinerario de entrega
KENE es la orientación de infraestructura transversal a los programas mediante la cual ATP pretende apoyar el desarrollo de modelos especializados y la entrega controlada. No es un cuarto pilar corporativo.
La presencia de un activo en este registro indica un estado de desarrollo definido y respaldado por evidencias. No implica que todos los componentes estén terminados, validados, disponibles comercialmente o desplegados a escala.
05INFRAESTRUCTURA ESTRATÉGICAKENE
05 / Infraestructura estratégica
La infraestructura controlada forma parte del método de investigación.
La inteligencia de dominio se configura no solo a partir de los modelos, sino también de dónde se procesa el conocimiento, cómo se gobiernan las evidencias y cómo se despliegan los sistemas. KENE — The Sovereign AI Factory es la capa de infraestructura estratégica de ATP para esa transición.
KENE tiene como finalidad apoyar el desarrollo, la evaluación y la entrega controlada de IA especializada en los programas de ATP. Proporciona una orientación común de infraestructura para entornos en los que importan la privacidad, el control institucional, el despliegue regional y la gobernanza de modelos.
Un itinerario controlado para desarrollar, evaluar y servir modelos y agentes especializados.
Arquitectura de despliegue diseñada a partir de los requisitos de datos, acceso y región definidos para cada contratación.
Un puente entre entornos de investigación sujetos a gobernanza y aplicaciones privadas, institucionales o específicas de programa.
KENE es infraestructura estratégica, no un cuarto pilar corporativo. Su inclusión aquí no representa disponibilidad, capacidad o rendimiento universales, ni una configuración estándar de despliegue.
06DISCIPLINA DE MADUREZEL ESTADO ES ARQUITECTURA
06 / Disciplina de madurez
La madurez forma parte de la arquitectura.
ATP utiliza un lenguaje explícito de estados para distinguir lo que puede utilizarse hoy de lo que se está desarrollando, estructurando o explorando.
Un sistema con una vía actual de entrega o comercialización. El alcance y las condiciones específicos del producto permanecen en la página correspondiente.
Trabajo técnico en curso, respaldado por evidencias actuales del proyecto, pero no presentado como de disponibilidad general.
Un programa con un problema y una arquitectura definidos, cuya financiación, gobernanza, participantes o modelo de ejecución aún se están estableciendo.
Una iniciativa colaborativa que depende de acuerdos formales de consorcio, equipo, financiación y programa antes de su ejecución.
Una orientación tecnológica o de infraestructura transversal a los programas que apoya el desarrollo y la entrega controlada, sin implicar disponibilidad comercial universal.
Una línea de investigación definida, sin suficientes evidencias actuales de ejecución para una descripción pública detallada del programa.
INVESTIGACIÓN → EVALUACIÓN → DESPLIEGUE CONTROLADO → ACCIÓN OPERATIVA → RESULTADO MEDIDO
ATP puede documentar la inteligencia, la arquitectura y el entorno de entrega que construye. La viabilidad técnica, la implementación, la verificación, la certificación, la financiación y los resultados medidos siguen siendo responsabilidades específicas de cada proyecto.
07FUNCIONES INSTITUCIONALESRESPONSABILIDADES EXPLÍCITAS
07 / Funciones institucionales
La investigación avanza cuando las responsabilidades se mantienen explícitas.
ATP desarrolla inteligencia de dominio mediante programas que pueden conectar instituciones científicas, especialistas de dominio, organizaciones industriales, proveedores de infraestructura y mecanismos de financiación. La participación no implica automáticamente respaldo, validación ni disponibilidad comercial.
Amazonia Tech Partners
Arquitectura de inteligencia de dominio, ingeniería de IA, tecnología de programas, aplicaciones y entornos de entrega controlada.
Universidades e instituciones de investigación
Conocimiento científico, métodos de investigación, curación de datos, evaluación especializada y trabajo técnico específico de cada programa.
Organizaciones industriales y de dominio
Problemas operativos, casos de uso, restricciones de dominio, entornos de implementación y validación específica de cada proyecto.
Instituciones de programas y financiación
Instrumentos de financiación elegibles, gobernanza de programas y apoyo conforme a acuerdos formales y normas aplicables.
Profesionales independientes y organismos de verificación
Viabilidad técnica, verificación, certificación, aseguramiento y otras responsabilidades que requieren criterio profesional independiente.
Proveedores de infraestructura
Colocation, capacidad de nube, hardware y otros servicios de infraestructura utilizados en arquitecturas de entrega definidas.
08CONSTRUYA CON ATPVÍAS DE COLABORACIÓN
08 / Construya con ATP
Desarrolle un programa de inteligencia de dominio con ATP.
ATP trabaja con organizaciones que cuentan con conocimiento de dominio, problemas operativos, evidencias científicas o requisitos de infraestructura controlada. La colaboración comienza con la definición del problema, las evidencias, las funciones institucionales y el límite de madurez.
Inteligencia forestal y de la naturaleza
Desarrolle inteligencia sujeta a gobernanza para el sector forestal, los bosques nativos, la biodiversidad y los contextos de decisión ambiental.
Industria verde y financiación climática
Estructure programas que conecten emisiones, riesgo climático, transición industrial, preparación de proyectos y finanzas sostenibles.
IA soberana y controlada
Diseñe modelos especializados y entornos de despliegue para instituciones con restricciones de datos, regionales o de infraestructura.
De la investigación a la entrega
Construya el próximo sistema de inteligencia de dominio a partir de las evidencias.
Aporte el problema de dominio, el conocimiento científico, el contexto operativo o el requisito de infraestructura. ATP ayudará a definir la arquitectura, el itinerario de madurez y la vía controlada hacia la entrega.