Processos de machine learning preveem a interação comportamental entre indivíduos alocados sistematicamente na agrofloresta e, consequentemente, definições estratégicas de intervenções de manejo. Nossas prognoses trazem assertividade na escolha de espécies de melhor performance e retorno em termos de produção e carbono. Através de desenhos e croquis tridimensionais, buscamos criar uma experiência visual gameficada que transporte o usuário para dentro da agrofloresta, sem barreiras fisicas ou temporais, em um ambiente onde a dinâmica da estratificação e da sucessão possam ser experienciadas em uma imersão única. Criamos ainda ferramentas de gestão a vista com suficiente elasticidade para guinadas de decisão, alocação de recursos e aferição de custos de produção.Nossos algoritmos estão em constante calibração, em modelo beta permanente focamos na melhoria contínua dos diferentes APIs que geram nossos designs agroflorestais e nossas modelagens financeiras.