Um fabricante de motores de carro coleta dados de sensores com registro de data e hora (temperatura do motor, RPM, etc.) enquanto os veículos estão em movimento. A empresa deseja prever futuras falhas no motor para que os motoristas possam ser notificados com antecedência. O data lake armazena os fluxos de sensores históricos para treinamento. Qual abordagem de modelagem preditiva é MAIS apropriada para ser implantada em produção?

A abordagem mais apropriada é rotular a série temporal com ocorrências futuras de falhas e treinar uma Rede Neural Recorrente (RNN). RNNs são excelentes para dados sequenciais e séries temporais, pois sua arquitetura permite que capturem dependências temporais e padrões ao longo do tempo, o que é crucial para prever eventos futuros como falhas de motor. A rotulagem cria um problema de aprendizado supervisionado, ideal para predição. Tratar os dados como não rotulados e usar k-means (agrupamento) é inadequado, pois o objetivo é prever um evento específico (falha), não apenas descobrir padrões. Uma CNN é mais adequada para dados espaciais, como imagens, e menos eficaz para dependências temporais longas em séries de sensores. Um modelo de sequência para sequência é uma variação de RNN, mas a opção de RNN é mais direta e geralmente suficiente para este tipo de problema de classificação/predição de falha.