Uma startup de tecnologia educacional desenvolveu uma plataforma de aprendizado personalizado que utiliza múltiplos algoritmos de IA para adaptar conteúdo às necessidades individuais de cada estudante. O sistema emprega natural language processing para avaliar respostas em texto livre, computer vision para analisar expressões faciais durante videoaulas, recommendation systems para sugerir materiais de estudo, e reinforcement learning para otimizar sequências de aprendizado. A plataforma processa dados de 100.000 estudantes simultaneamente, gerando recomendações personalizadas em tempo real. O desafio técnico principal é integrar esses diferentes algoritmos de forma eficiente, mantendo latência baixa (menos de 200ms para resposta) e garantindo escalabilidade para crescimento futuro da base de usuários. A arquitetura atual utiliza microserviços em cloud, com cada algoritmo executando em containers separados. O sistema de NLP processa textos usando modelos transformers pré-treinados fine-tuned para domínio educacional. O módulo de computer vision emprega redes neurais convolucionais para análise de emoções. O sistema de recomendação utiliza collaborative filtering e content-based filtering híbrido. O módulo de reinforcement learning implementa algoritmos Q-learning para otimização de trajetórias de aprendizado.


A equipe técnica está enfrentando desafios de performance, especialmente durante picos de uso (horários de aula), quando a latência aumenta significativamente. Eles precisam otimizar a integração entre os diferentes algoritmos sem comprometer a qualidade das recomendações personalizadas.


Considerando o contexto apresentado sobre integração de algoritmos de IA, assinale a alternativa correta.

Selecione uma alternativa:
a)
A integração de diferentes algoritmos de IA deve sempre priorizar a execução sequencial para garantir consistência dos resultados, mesmo que isso aumente a latência total do sistema.

b)
Implementar cache inteligente para resultados de modelos computacionalmente intensivos e utilizar processamento assíncrono para tarefas não-críticas pode reduzir significativamente a latência percebida pelo usuário.


c)
Todos os algoritmos devem ser executados com a mesma frequência e prioridade para garantir balanceamento da carga computacional entre os diferentes módulos de IA.

d)
A arquitetura de microserviços é inadequada para integração de algoritmos de IA pois introduz overhead de comunicação que sempre compromete a performance em aplicações de tempo real.

e)
Modelos de deep learning devem ser evitados em aplicações que requerem baixa latência, sendo preferível usar apenas algoritmos de machine learning tradicional para garantir performance adequada.