Para treinar um robô de patrulha de segurança a reconhecer comportamentos suspeitos, é fundamental que ele tenha acesso a uma variedade de dados que incluam tanto comportamentos normais quanto suspeitos. Isso permite que o robô aprenda a diferenciar entre o que é considerado normal e o que é suspeito. Analisando as opções: a) Coleta de dados apenas de comportamentos normais - Isso não seria eficaz, pois o robô não teria informações sobre o que constitui um comportamento suspeito. b) Uso de técnicas de aprendizado supervisionado com dados variados de comportamentos normais e suspeitos - Esta é a abordagem mais eficaz, pois permite que o robô aprenda a identificar comportamentos suspeitos com base em exemplos. c) Ignorar a coleta de dados e confiar em regras fixas - Essa abordagem é limitada e não se adapta a novas situações, o que não é ideal para segurança. d) Treinamento com dados limitados de apenas um tipo de comportamento - Isso não seria suficiente para que o robô reconhecesse comportamentos suspeitos de forma eficaz. Portanto, a alternativa correta é: b) Uso de técnicas de aprendizado supervisionado com dados variados de comportamentos normais e suspeitos.