Vamos analisar as opções apresentadas para identificar a estratégia mais adequada para enfrentar os desafios computacionais na integração de expressividade aumentada com machine learning e modelos estatísticos. Opção A: Aumentar a expressividade dos modelos e reduzir a necessidade de ajustes contínuos, utilizando regras padronizadas que não dependem da adaptação às funções específicas de cada grupo ou setor. - Essa abordagem pode não ser eficaz, pois a padronização pode limitar a capacidade de adaptação dos modelos. Opção B: Garantir que os algoritmos de machine learning sejam alimentados com dados estáticos, reduzindo o impacto das variáveis dinâmicas e aumentando a capacidade computacional sem aumentar a complexidade. - Essa opção não é ideal, pois dados dinâmicos são essenciais para a eficácia dos modelos de machine learning. Opção C: Reduzir os desafios computacionais ao limitar o poder de processamento das máquinas, permitindo que os algoritmos atuem em cenários com menos variabilidade e maior previsibilidade no aprendizado. - Limitar o poder de processamento não é uma estratégia viável, pois pode comprometer a eficácia dos algoritmos. Opção D: Usar apenas modelos de expressividade aumentada em aplicações estáticas, priorizando a simplicidade do sistema e evitando combinações com modelos estatísticos, que aumentam a complexidade e a necessidade de poder computacional. - Essa abordagem pode ser muito restritiva e não aproveita os benefícios da combinação de modelos. Opção E: Promover a integração de... (a opção está incompleta, então não podemos avaliá-la). Diante da análise, nenhuma das opções apresentadas parece ser a ideal para enfrentar os desafios computacionais de forma eficaz. No entanto, se tivermos que escolher a que mais se aproxima de uma estratégia viável, a opção A pode ser a menos problemática, pois sugere uma abordagem de padronização, embora tenha suas limitações. Portanto, a resposta mais adequada, considerando as opções disponíveis, seria a) Aumentar a expressividade dos modelos e reduzir a necessidade de ajustes contínuos, utilizando regras padronizadas que não dependem da adaptação às funções específicas de cada grupo ou setor.