Synopsis
This book aims to provide comprehensive insights into integrating modern engineering techniques such as machine learning (ML), artificial intelligence (AI), nanotechnology, digital twins, and the Internet of Things (IoT) with renewable energy. The book helps readers implement machine learning in sustainability and how these technologies can create better solutions. The book will also enrich readers by providing perspectives, methods, and inspiration for using machine learning to create a more sustainable and environmentally responsible world. Readers will find this book instrumental in broadening their understanding of machine learning applications in the energy sector. By delving into the concepts, perspectives, and skills presented, professionals can enhance their capacity to contribute meaningfully to the development and implementation of sustainable energy solutions.
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À propos de l?auteur
Zafar Said, PhD, is a Mechanical and Aerospace Engineering Associate Professor at UAE University. With over AED six million in research funding, he has led industry-focused projects with SEWA, Tabreed, and Masdar, advancing innovations in nanofluids, solar energy, AI, and low-carbon fuels.
Prabhakar Sharma, PhD, is an assistant professor at Delhi Skill and Entrepreneurship University, Delhi, India. He has 30 years of combined experience in academia and industry.
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Machine Learning for Sustainable Energy Solutions (eng)
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Machine Learning for Sustainable Energy Solutions
Edité par
Wiley, 2026
ISBN 10 : 1394267401
ISBN 13 : 9781394267408
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Machine Learning for Sustainable Energy Solutions
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Machine Learning for Sustainable Energy Solutions (Hardcover)
Edité par
John Wiley & Sons Inc, New York, 2025
ISBN 10 : 1394267401
ISBN 13 : 9781394267408
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Hardcover. Etat : new. Hardcover. Comprehensive insights into integrating modern engineering techniques with machine learning and renewable energy to create a more sustainable world Through an interdisciplinary approach, Machine Learning for Sustainable Energy Solutions provides comprehensive insights into integrating modern engineering techniques such as machine learning (ML), artificial intelligence (AI), nanotechnology, digital twins, and the Internet of Things (IoT) with renewable energy. Each chapter is based on modern research and enhanced by experimental or simulated data. The book offers a thorough review of several energy storage techniques, helping readers fully grasp the larger background in which chemical, thermal, electrical, mechanical, and machine learning technologies may be used to evaluate, categorize, and maximize different storage systems. The book also reviews the confluence of the Internet of Things (IoT) and machine learning for real-time digestive parameter control and monitoring, along with the cooperative importance of mathematical modeling and artificial intelligence in maximizing reactor performance, gas output, and operational stability. Machine Learning for Sustainable Energy Solutions includes information on: Bio-based energy generation from biomass gasification and biohydrogenUsage of hybrid approaches, support vector machines, and neural networks to anticipate and maximize bioenergy production from challenging organic feedstocksHydrogen-powered dual-fuel engines, covering response surface methodology (RSM) for multi-attribute optimizationScalable, experimentally confirmed ML-based solutions for long-standing problems like sedimentation, pumping losses, and stability of nanofluidsThe growing and important use of nanotechnology in energy systems, particularly in engine emissions management, energy storage, and heat transfer improvements Machine Learning for Sustainable Energy Solutions is an essential reference for professionals, researchers, educators, and students working in the fields of energy, environmental science, and machine learning. The book also helps decision-makers in various fields by providing them the required knowledge to make informed choices on sustainable practices and policies. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9781394267408
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Machine Learning for Sustainable Energy Solutions
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Machine Learning for Sustainable Energy Solutions
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