Modelagem Neuro-Fuzzy para otimização da modificação térmica em clones híbridos de Eucalyptus - Zullo Godinho, Emmanuel; Barreiros, Ricardo Marques; Gouvêa, Cantídio Fernando; Fermino, Caetano Dartiere Zulian (Ciência Florestal, 2026)
A silvicultura é estratégica para a economia brasileira e requer madeira com propriedades físicas e mecânicas estáveis. A termorretificação aumenta a durabilidade e a estabilidade dimensional sem aditivos químicos. Aplicamos um sistema Neuro‑Fuzzy adaptativo (ANFIS) para otimizar o tratamento térmico em dois clones híbridos de Eucalyptus urograndis (H77 e LW), prevendo combinações ótimas de tempo–temperatura e estimando densidade aparente/básica, perda de massa, inchamento volumétrico, módulo de ruptura (MOR) e módulo de elasticidade (MOE). Doze árvores (seis por clone) foram amostradas; as temperaturas experimentais variaram de 100–220 °C. A interpolação polinomial (Lagrange) gerou 60 pontos intermediários para construir superfícies de resposta contínuas, e o ANFIS (seis funções de pertinência Gaussian por entrada; saída linear Sugeno; 36 regras) foi treinado/validado com RMSE. Comportamentos específicos por clone foram observados, sustentando estratégias sob medida: densidades apresentaram baixo RMSE (aparente: 0,101 g/cm³; básica: 0,087 g/cm³), inchamento volumétrico ~2,12 pp, enquanto perda de massa e, sobretudo, propriedades mecânicas exibiram maior variabilidade (MOE ≈ 3,796 MPa; MOR com erro substancial). Os achados indicam que a modelagem inteligente, combinada a parâmetros térmicos específicos por clone, pode maximizar o desempenho e orientar aplicações industriais sustentáveis.