O aprendizado não supervisionado é uma técnica de machine learning que permite que o modelo identifique padrões e estruturas em dados sem a necessidade de rótulos ou supervisão. Em carros autônomos, essa abordagem pode ser utilizada para entender melhor o ambiente ao redor, como padrões de tráfego, comportamento de outros veículos e pedestres. Analisando as alternativas: a) Melhor eficiência de combustível - Embora possa ser um resultado indireto, não é uma aplicação direta do aprendizado não supervisionado. b) Dificuldades em interação humana - Isso não é um resultado esperado do aprendizado não supervisionado. c) Identificação de padrões de tráfego - Esta é uma aplicação direta do aprendizado não supervisionado, pois ele pode ajudar a identificar e entender padrões no tráfego. d) Necessidade de dados supervisionados - Isso não é um resultado do uso de aprendizado não supervisionado, mas sim uma característica do aprendizado supervisionado. Portanto, a alternativa correta é: c) Identificação de padrões de tráfego.