Vamos analisar cada uma das alternativas em relação ao objetivo de equilibrar inovação e sustentabilidade no setor energético: 1. Adotar sistemas de IA para automatizar o desligamento de equipamentos em áreas de baixa demanda, sem planejamento prévio. - Essa abordagem pode levar a desperdícios e não considera a eficiência a longo prazo. 2. Implementar algoritmos que integrem fontes renováveis na matriz energética, ajustando a oferta com base na demanda prevista. - Esta opção promove a sustentabilidade ao integrar fontes renováveis e otimizar o uso de energia, alinhando-se com os objetivos de inovação e eficiência. 3. Priorizar o uso de combustíveis fósseis para atender picos de consumo sem atrasos na entrega de energia. - Essa abordagem não é sustentável, pois prioriza combustíveis fósseis, que têm um impacto ambiental negativo. 4. Utilizar IA para maximizar a eficiência de redes urbanas, sem considerar fontes alternativas de energia. - Embora maximize a eficiência, não considera a sustentabilidade ao ignorar fontes alternativas. 5. Empregar IA para prever falhas em redes de transmissão sem promover a redução de perdas no sistema. - Prever falhas é importante, mas se não houver ações para reduzir perdas, não se alinha com a sustentabilidade. Após essa análise, a alternativa que melhor se alinha ao objetivo de equilibrar inovação e sustentabilidade é: Implementar algoritmos que integrem fontes renováveis na matriz energética, ajustando a oferta com base na demanda prevista.