Celulose produzida no Brasil em 2024
TOMI AI FORESTRY · EM DESENVOLVIMENTO
Construindo inteligência de domínio para o setor florestal brasileiro.
TOMI AI Forestry é o projeto de IA de domínio específico da Amazonia Tech Partners para a silvicultura e as operações florestais. Reúne uma base de conhecimento técnico-científico sob governança, geração aumentada por recuperação, avaliação por especialistas e um caminho controlado da pesquisa à implantação em condições reais.
Disponibilidade no mercado prevista: Q1 2027 por meio de KENE — The Sovereign AI Factory, começando pelo setor florestal brasileiro e sujeita aos marcos de desenvolvimento e validação.
IA desenvolvida para uma das economias florestais mais relevantes do mundo.
Por que isso importaO Brasil produziu 25.5 milhões de toneladas de celulose em 2024, posicionando-se como o segundo maior produtor mundial e o principal exportador global. Manter essa posição depende cada vez mais da capacidade de transformar conhecimento científico e operacional em sistemas capazes de apoiar pessoas, organizações e máquinas de forma contextualizada.
TOMI AI Forestry está sendo desenvolvido para esse desafio: não como um modelo genérico com vocabulário florestal, mas como inteligência de domínio fundamentada nas realidades científicas, técnicas e regionais da silvicultura brasileira.
Posição do Brasil na produção de celulose
Posição do Brasil nas exportações globais de celulose
Uma resposta plausível não é necessariamente uma resposta à altura das exigências do setor florestal.
O contexto muda a respostaO conhecimento florestal muda conforme o contexto físico.
As decisões silviculturais dependem da espécie, do material genético, das condições do sítio, do clima, da região, do regime de manejo, dos equipamentos e das restrições operacionais. Recomendações válidas em um contexto podem ser incompletas ou inseguras em outro.
Por isso, TOMI AI Forestry foi concebido para ir além da geração de texto. O processo de desenvolvimento distingue a qualidade das fontes da qualidade das respostas, rastreia as respostas até as evidências e incorpora o julgamento de especialistas ao ciclo de aprimoramento do modelo.
Princípio do sistema
Desenvolvido para o setor florestal. Testado com base em evidências. Concebido para o mundo real.
Uma base de conhecimento estruturada para a inteligência florestal.
Base entregueA primeira macroentrega do projeto foi concluída: uma base de conhecimento técnico-científico estruturada, organizada por meio de um mapa hierárquico de domínios, temas e subtemas.
A arquitetura atual abrange silvicultura, colheita florestal e logística, com ramificações que contemplam implantação, viveiros, proteção florestal, melhoramento florestal, estradas, pátios, transporte, segurança, manutenção e sistemas. Publicações científicas e materiais técnicos são classificados para apoiar a recuperação sob governança, a avaliação e a expansão contínua.
Conhecimento mapeado dos domínios às perguntas específicas
Conhecimento organizado dos domínios florestais aos temas operacionais e às perguntas específicas.
Fontes científicas e técnicas em processo de classificação
Fontes científicas e técnicas classificadas por assunto, período, idioma e condições de acesso.
As respostas permanecem vinculadas aos trechos que as fundamentam
Um ambiente de recuperação em funcionamento conecta as respostas geradas aos documentos e aos trechos que as fundamentam.
SilviculturaColheita florestalLogísticaImplantaçãoViveirosProteção florestalMelhoramento florestalEstradasTransporteSegurançaManutençãoSistemas
De fontes selecionadas por curadoria a dados de referência validados por especialistas.
Evidências antes da confiançaO ciclo de desenvolvimento atual foi concebido para revelar não apenas se uma resposta está errada, mas por que está errada e o que precisa melhorar.
Fazer curadoria
Organize fontes científicas e técnicas por domínio, tema e subtema.
Recuperar
Use geração aumentada por recuperação e busca vetorial para identificar evidências relevantes.
Responder
Gere uma resposta acompanhada dos documentos e trechos utilizados pelo sistema.
Avaliar
Solicite a especialistas que avaliem a correção, a completude, o contexto e a suficiência das fontes.
Corrigir
Registre a explicação técnica, a resposta de referência e a fonte de apoio mais adequada.
Aprimorar
Use os dados revisados para construir benchmarks, diagnosticar modos de falha e orientar ajustes posteriores do modelo.
Fontes selecionadas por curadoria→Recuperação RAG→Resposta + fontes→Revisão por especialistas→Dados de referência
Limites do desenvolvimento
TOMI AI Forestry está sendo desenvolvido com conhecimento sob governança, avaliação por especialistas e entrega controlada. As declarações públicas de desempenho serão feitas após as respectivas etapas de validação.
Diferentes competências, organizadas em torno de um mesmo caminho de desenvolvimento.
Ciência · Engenharia · Conexão com o setorAmazonia Tech Partners
Engenharia de IA, arquitetura de produto, infraestrutura controlada e o caminho da validação técnica à entrega ao mercado.
UFV–DEF e UFV–Fibras Florestais
Um ambiente de pesquisa florestal vinculado ao Departamento de Engenharia Florestal da Universidade Federal de Viçosa e à sua Unidade EMBRAPII credenciada.
SIF
Uma interface universidade–indústria com mais de 30 associados no setor florestal, apoiando a conexão entre pesquisa, inovação e necessidades do setor.
Mecanismos EMBRAPII / Sebrae
A estrutura de P&D do projeto tem como referência mecanismos de inovação EMBRAPII/Sebrae, juntamente com execução e investimento privados.
Limites da participação institucional
A participação institucional apoia a pesquisa, o desenvolvimento e o trabalho técnico-científico. Não constitui certificação, endosso comercial nem garantia dos resultados do modelo.
Ajude a construir a camada de referência para a IA florestal.
Empresas e pesquisadoresTOMI AI Forestry está entrando na etapa em que perguntas de alta qualidade, conhecimento especializado do contexto e avaliação rigorosa podem melhorar substancialmente o sistema. A ATP está iniciando conversas com empresas e pesquisadores interessados em contribuir para o desenvolvimento técnico do projeto.
- propor perguntas técnicas e operacionais reais;
- contribuir com material técnico público ou explicitamente autorizado;
- ajudar a priorizar casos de uso relevantes;
- conversar sobre futuras validações técnicas e participação em projetos-piloto.
- contribuir com literatura científica e conhecimento especializado do domínio;
- identificar aspectos do contexto regional, biológico e operacional que os modelos genéricos não captam;
- participar da elaboração de perguntas, da revisão por especialistas e do desenvolvimento de benchmarks;
- ajudar a definir as evidências necessárias para respostas tecnicamente responsáveis.
Limites da participação
Conversar sobre uma contribuição →
O foco atual da colaboração é o conhecimento técnico-científico, não os dados confidenciais de produção. As contribuições, o acesso e a participação em projetos-piloto estão sujeitos à governança do projeto, à obtenção das autorizações de direitos necessárias e às condições acordadas.
Inteligência de domínio em infraestrutura controlada.
Caminho de entrega soberanaKENE — A fábrica soberana de IA
Entrega controlada planejada para IA de domínio específico.
A entrega do TOMI AI Forestry está planejada por meio de KENE — The Sovereign AI Factory, a camada de infraestrutura controlada da ATP para IA de domínio específico. O objetivo é apoiar escolhas de implantação compatíveis com os requisitos de segurança, governança e operação do setor florestal brasileiro.
Disponibilidade no mercado prevista Q1 2027. O prazo e as condições de acesso permanecem sujeitos à validação técnica, à prontidão da infraestrutura e à governança do projeto.
Uma próxima iniciativa distinta para inteligência sobre florestas nativas.
TOMI AI Native ForestsIniciativa de consórcio em estruturação
TOMI AI Native Forests
TOMI AI Forestry tem foco na silvicultura e nas operações em florestas plantadas. TOMI AI Native Forests é uma próxima iniciativa distinta, destinada a atender aos diferentes requisitos científicos, ecológicos e de governança das florestas nativas.
Seu consórcio, sua equipe e sua estrutura de financiamento estão atualmente em organização, com início dos trabalhos previsto para Q4 2026. Esta iniciativa não faz parte do escopo atual de entrega do TOMI AI Forestry.
Conversar sobre colaboração em pesquisa →Do conhecimento à inteligência de domínio
Desenvolva IA florestal com base em evidências, não em suposições.
Se sua organização pode contribuir com conhecimento técnico, avaliação por especialistas ou um ambiente de validação relevante, converse com a Amazonia Tech Partners sobre TOMI AI Forestry.