Question

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Uma indústria de bebidas busca otimizar seu processo de envase automático em garrafas, no qual sensores de nível e pressão monitoram continuamente a vazão de líquido. O sistema atual apresenta problemas de inconsistência: garrafas com enchimento incompleto ou transbordo, além de desperdício de energia no bombeamento. A equipe de automação avalia empregar modelos de aprendizado de máquina integrados a técnicas de inteligência computacional híbrida para resolver o problema. A proposta é utilizar dados históricos de sensores, imagens de câmeras industriais e registros de falhas para modelar, simular e treinar um sistema inteligente que possa prever desvios no enchimento e ajustar os atuadores em tempo real. Nesse contexto, marque a opção que descreve, de forma mais adequada, as possibilidades de emprego de modelos de aprendizado de máquina na solução desse problema.

Accepted Answer

B) Utilizar aprendizado supervisionado para correlacionar dados de nível, pressão e imagens, criando um modelo preditivo capaz de antecipar desvios no processo e ajustar o bombeamento.

Answer

A) Aplicar redes neurais profundas treinadas apenas com imagens das garrafas, desconsiderando sinais dos sensores, já que o modelo de visão computacional é suficiente para controlar a válvula de enchimento.

Answer

C) Implementar algoritmos de agrupamento (clustering) não supervisionado, exclusivamente para classificar os tipos de falhas ocorridas, substituindo totalmente os sensores físicos.

Answer

D) Empregar um modelo de regressão linear simples para relacionar pressão de bombeamento e volume final da garrafa, garantindo precisão mesmo em cenários de alta variabilidade.

Answer

E) Integrar técnicas de otimização por enxame de partículas (PSO) apenas no ajuste dos parâmetros da bomba, sem considerar a simulação do sistema nem dados históricos do processo.

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