Noções de Informática · CESPE / CEBRASPE · 2026 | Questão sqc-ce225575

Noções de InformáticaInteligência Artificial e Automação

Código: ce225575
Banca: CESPE / CEBRASPE
Órgão: IPAAM
Ano: 2026
Nível: Superior

Cargo: Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas

Texto 2A2-I

Imagens de satélite e inteligência artificial podem ser aplicadas para determinar os níveis de desmatamento e os detalhes da biodiversidade da Floresta Amazônica, de maneira que culturas agrícolas sejam automaticamente classificadas por um sistema de aprendizado de máquina que usa imagens de satélite nesse mapeamento.

É nesse sentido que a ferramenta LLP-Co (learning from label proportions with prototypical contrastive clustering) organiza grandes conjuntos de dados capturados por drones e satélites, que conseguem sobrevoar a floresta e coletar dados em grande escala, inclusive em áreas de cobertura vegetal mais densa. Esses dados são organizados, identificados (rotulados) e classificados pelo sistema, que tem a capacidade de aprender sozinho a partir da supervisão e validação dos pesquisadores.

As aplicações do sistema no monitoramento florestal permitem uma maior acurácia no acompanhamento do avanço do desmatamento, possibilitando uma gestão de políticas públicas mais eficaz. Além disso, a identificação e a classificação das espécies vegetais podem revelar detalhes surpreendentes da biodiversidade local, abrindo novos flancos de pesquisas voltadas para a preservação ambiental.

Internet: <https://portal.fgv.br> (com adaptações).

O sistema LLP-Co, descrito no texto 2A2-I, enquadra-se, segundo a literatura especializada, no conceito de sistema de aprendizado de máquina, porque sua característica central consiste em

Adispensar qualquer tipo de validação humana no processo de aprendizagem.
Bexecutar instruções determinísticas previamente codificadas.
Coperar com base exclusivamente em regras simbólicas definidas por especialistas.
Daprender padrões a partir dos dados e fazer generalizações para novos casos.
Eutilizar estatística descritiva sobre imagens de satélite.

Revelar gabarito e comentário

GabaritoD — aprender padrões a partir dos dados e fazer generalizações para novos casos.

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Sistema LLP-Co e Aprendizado de Máquina

Gabarito: letra D. O sistema LLP-Co se enquadra como aprendizado de máquina porque sua característica central é aprender padrões a partir dos dados e fazer generalizações para novos casos, conforme definição clássica da área: um programa aprende com a experiência se seu desempenho melhora com a experiência (Tom Mitchell). O texto confirma que o sistema "organiza grandes conjuntos de dados... identificados (rotulados) e classificados pelo sistema, que tem a capacidade de aprender sozinho a partir da supervisão e validação dos pesquisadores".

A banca testa a compreensão do conceito fundamental de machine learning: a capacidade de induzir regras ou padrões a partir de exemplos e aplicá-los a dados não vistos, em contraste com programação explícita ou sistemas baseados em regras.

Aprendizado de máquina: Característica central (Aprende padrões dos dados, Generaliza para novos casos); O que NÃO é (Programação explícita (instruções fixas), Regras simbólicas de especialistas, Estatística descritiva pura); Papel humano (Supervisão e validação, Dispensa validação humana)

Alternativa A — ❌ Incorreta

Afirma que o sistema "dispensa qualquer tipo de validação humana". O texto expressamente menciona que o aprendizado ocorre "a partir da supervisão e validação dos pesquisadores". Logo, a validação humana é parte do processo.

Alternativa B — ❌ Incorreta

Diz que o sistema "executa instruções determinísticas previamente codificadas". Isso descreve programação tradicional, não aprendizado de máquina. O LLP-Co aprende padrões dos dados, não segue regras fixas pré-programadas.

Alternativa C — ❌ Incorreta

Afirma que o sistema "opera com base exclusivamente em regras simbólicas definidas por especialistas". Essa é a abordagem de sistemas especialistas, não de aprendizado de máquina. O LLP-Co constrói seu modelo a partir dos dados, não de regras pré-definidas.

Alternativa D — ✅ Correta ⟵ GABARITO

"Aprender padrões a partir dos dados e fazer generalizações para novos casos" é a essência do aprendizado de máquina. O texto descreve que o sistema classifica automaticamente culturas agrícolas usando imagens de satélite e aprende com a supervisão dos pesquisadores, realizando exatamente essa tarefa.

Alternativa E — ❌ Incorreta

"Utilizar estatística descritiva sobre imagens de satélite" é uma atividade possível, mas não captura a característica central do aprendizado de máquina. A estatística descritiva pode ser usada, mas o diferencial está no aprendizado e generalização, não na mera descrição dos dados.

PEGA ESSA DICA!

Em questões sobre aprendizado de máquina, lembre-se do tripé: (1) o sistema aprende a partir de dados (não é programado explicitamente); (2) ele generaliza para novos exemplos; (3) o desempenho melhora com a experiência. Toda alternativa que falar em regras fixas, programação determinística ou ausência de aprendizado estará errada.

Gabarito: letra D

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