Celulosa producida en Brasil en 2024
TOMI AI FORESTRY · EN DESARROLLO
Desarrollando inteligencia de dominio para el sector forestal brasileño.
TOMI AI Forestry es el proyecto de IA de dominio específico de Amazonia Tech Partners para la silvicultura y las operaciones forestales. Reúne una base de conocimiento técnico-científico sujeta a gobernanza, generación aumentada por recuperación, evaluación por especialistas y una ruta controlada desde la investigación hasta el despliegue en condiciones reales.
Disponibilidad en el mercado prevista: Q1 2027 a través de KENE — The Sovereign AI Factory, comenzando por el sector forestal brasileño y sujeta a los hitos de desarrollo y validación.
IA desarrollada para una de las economías forestales más relevantes del mundo.
Por qué es importanteBrasil produjo 25.5 millones de toneladas de celulosa en 2024, situándose como el segundo mayor productor mundial y el principal exportador global. Mantener esa posición depende cada vez más de la capacidad de transformar el conocimiento científico y operativo en sistemas capaces de apoyar a personas, organizaciones y máquinas de forma contextualizada.
TOMI AI Forestry se está desarrollando para ese desafío: no como un modelo genérico con vocabulario forestal, sino como inteligencia de dominio fundamentada en las realidades científicas, técnicas y regionales de la silvicultura brasileña.
Posición de Brasil en la producción de celulosa
Posición de Brasil en las exportaciones mundiales de celulosa
Una respuesta plausible no es necesariamente una respuesta a la altura de las exigencias del sector forestal.
El contexto cambia la respuestaEl conocimiento forestal cambia según el contexto físico.
Las decisiones silvícolas dependen de la especie, el material genético, las condiciones del sitio, el clima, la región, el régimen de manejo, los equipos y las restricciones operativas. Las recomendaciones válidas en un contexto pueden ser incompletas o inseguras en otro.
Por eso, TOMI AI Forestry está concebido para ir más allá de la generación de texto. El proceso de desarrollo distingue la calidad de las fuentes de la calidad de las respuestas, rastrea las respuestas hasta las evidencias e incorpora el criterio de especialistas al ciclo de mejora del modelo.
Principio del sistema
Desarrollado para el sector forestal. Contrastado con evidencias. Concebido para el mundo real.
Una base de conocimiento estructurada para la inteligencia forestal.
Base entregadaSe ha completado la primera macroentrega del proyecto: una base de conocimiento técnico-científico estructurada, organizada mediante un mapa jerárquico de dominios, temas y subtemas.
La arquitectura actual abarca silvicultura, aprovechamiento forestal y logística, con ramas que cubren establecimiento, viveros, protección forestal, mejoramiento forestal, caminos, patios, transporte, seguridad, mantenimiento y sistemas. Las publicaciones científicas y los materiales técnicos se clasifican para facilitar la recuperación sujeta a gobernanza, la evaluación y la ampliación continua.
Conocimiento mapeado desde los dominios hasta las preguntas específicas
Conocimiento organizado desde los dominios forestales hasta los temas operativos y las preguntas específicas.
Fuentes científicas y técnicas en proceso de clasificación
Fuentes científicas y técnicas clasificadas por tema, período, idioma y condiciones de acceso.
Las respuestas permanecen vinculadas a los pasajes que las fundamentan
Un entorno de recuperación en funcionamiento conecta las respuestas generadas con los documentos y los pasajes que las fundamentan.
SilviculturaAprovechamiento forestalLogísticaEstablecimientoViverosProtección forestalMejoramiento forestalCaminosTransporteSeguridadMantenimientoSistemas
De fuentes seleccionadas mediante curación a datos de referencia validados por especialistas.
Evidencias antes que confianzaEl ciclo de desarrollo actual está concebido para revelar no solo si una respuesta es incorrecta, sino por qué lo es y qué debe mejorar.
Realizar la curación
Organice las fuentes científicas y técnicas por dominio, tema y subtema.
Recuperar
Utilice la generación aumentada por recuperación y la búsqueda vectorial para identificar evidencias relevantes.
Responder
Genere una respuesta acompañada de los documentos y pasajes utilizados por el sistema.
Evaluar
Solicite a especialistas que evalúen la exactitud, la integridad, el contexto y la suficiencia de las fuentes.
Corregir
Registre la explicación técnica, la respuesta de referencia y la fuente de respaldo más adecuada.
Mejorar
Utilice los datos revisados para crear benchmarks, diagnosticar modos de fallo y orientar ajustes posteriores del modelo.
Fuentes seleccionadas mediante curación→Recuperación RAG→Respuesta + fuentes→Revisión por especialistas→Datos de referencia
Límites del desarrollo
TOMI AI Forestry se está desarrollando con conocimiento sujeto a gobernanza, evaluación por especialistas y entrega controlada. Las afirmaciones públicas sobre el rendimiento se realizarán tras las etapas de validación correspondientes.
Distintas capacidades, organizadas en torno a una misma ruta de desarrollo.
Ciencia · Ingeniería · Conexión con el sectorAmazonia Tech Partners
Ingeniería de IA, arquitectura de producto, infraestructura controlada y la ruta desde la validación técnica hasta la entrega al mercado.
UFV–DEF y UFV–Fibras Florestais
Un entorno de investigación forestal vinculado al Departamento de Ingeniería Forestal de la Universidade Federal de Viçosa y a su Unidad EMBRAPII acreditada.
SIF
Una interfaz universidad–industria con más de 30 asociados del sector forestal, que apoya la conexión entre investigación, innovación y necesidades del sector.
Mecanismos EMBRAPII / Sebrae
La estructura de I+D del proyecto toma como referencia mecanismos de innovación EMBRAPII/Sebrae, junto con ejecución e inversión privadas.
Límites de la participación institucional
La participación institucional apoya la investigación, el desarrollo y el trabajo técnico-científico. No constituye una certificación, un aval comercial ni una garantía de los resultados del modelo.
Ayude a construir la capa de referencia para la IA forestal.
Empresas e investigadoresTOMI AI Forestry está entrando en la etapa en la que preguntas de alta calidad, conocimiento especializado del contexto y una evaluación rigurosa pueden mejorar sustancialmente el sistema. ATP está iniciando conversaciones con empresas e investigadores interesados en contribuir al desarrollo técnico del proyecto.
- proponer preguntas técnicas y operativas reales;
- aportar material técnico público o expresamente autorizado;
- ayudar a priorizar casos de uso relevantes;
- conversar sobre futuras validaciones técnicas y la participación en proyectos piloto.
- aportar literatura científica y conocimiento especializado del dominio;
- identificar aspectos del contexto regional, biológico y operativo que los modelos genéricos no captan;
- participar en la elaboración de preguntas, la revisión por especialistas y el desarrollo de benchmarks;
- ayudar a definir las evidencias necesarias para ofrecer respuestas técnicamente responsables.
Límites de la participación
Conversar sobre una contribución →
El foco actual de la colaboración es el conocimiento técnico-científico, no los datos confidenciales de producción. Las contribuciones, el acceso y la participación en proyectos piloto están sujetos a la gobernanza del proyecto, a la obtención de las autorizaciones de derechos necesarias y a las condiciones acordadas.
Inteligencia de dominio sobre infraestructura controlada.
Ruta de entrega soberanaKENE — La fábrica soberana de IA
Entrega controlada prevista para IA de dominio específico.
La entrega de TOMI AI Forestry está prevista a través de KENE — The Sovereign AI Factory, la capa de infraestructura controlada de ATP para IA de dominio específico. El objetivo es apoyar opciones de despliegue acordes con los requisitos de seguridad, gobernanza y operación del sector forestal brasileño.
Disponibilidad en el mercado prevista Q1 2027. Los plazos y las condiciones de acceso siguen sujetos a la validación técnica, la preparación de la infraestructura y la gobernanza del proyecto.
Una próxima iniciativa independiente para la inteligencia sobre bosques nativos.
TOMI AI Native ForestsIniciativa de consorcio en fase de estructuración
TOMI AI Native Forests
TOMI AI Forestry se centra en la silvicultura y las operaciones en bosques plantados. TOMI AI Native Forests es una próxima iniciativa independiente, destinada a abordar los distintos requisitos científicos, ecológicos y de gobernanza de los bosques nativos.
Su consorcio, su equipo y su estructura de financiación se encuentran actualmente en proceso de organización, con el inicio de los trabajos previsto para Q4 2026. Esta iniciativa no forma parte del alcance actual de entrega de TOMI AI Forestry.
Conversar sobre colaboración en investigación →Del conocimiento a la inteligencia de dominio
Desarrolle IA forestal basándose en evidencias, no en suposiciones.
Si su organización puede aportar conocimiento técnico, evaluación por especialistas o un entorno de validación relevante, converse con Amazonia Tech Partners sobre TOMI AI Forestry.