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.