AI-Driven Spatial Computing: Concepts, Challenges, and Use Cases
Langue : anglais
Edité par Wiley-Scrivener, 2026
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- Neuf

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- Titre
- AI-Driven Spatial Computing: Concepts, Challenges, and Use Cases
- Éditeur
- Wiley-Scrivener
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture rigide
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1394422520
- ISBN à 13 chiffres
- 9781394422524
Discover how the fusion of real-time adaptive AI and spatial computing is redefining Industry 5.0, giving you the exact technical frameworks and actionable strategies needed to lead the next era of human-machine innovation.
Industries are increasingly leveraging automation and cutting-edge innovations to streamline operations and meet evolving demands. Today, Industry 5.0 emphasizes collaboration between humans and machines, enabling greater creativity, customization, and innovation. This volume explores a significant advancement in artificial intelligence: adaptive, AI-driven systems capable of learning and evolving in real time. Unlike traditional AI, which relies on static data and predefined models, adaptive AI responds dynamically to changing conditions, making it especially valuable in complex, unpredictable environments. This book explores the transformative fusion of artificial intelligence with spatial computing technologies, providing a comprehensive understanding of how intelligent systems interpret, interact with, and simulate physical environments. It presents a cohesive framework that demonstrates how AI augments spatial awareness and decision-making in complex, dynamic settings, delving into critical technical and ethical issues that arise from integrating AI into spatial systems. These include concerns about data privacy and surveillance, algorithmic bias in location-based services, the computational complexity of real-time 3D perception, and the lack of standardized platforms for interoperability across spatial devices. The text also examines infrastructure constraints such as bandwidth limitations, latency in edge processing, and the security vulnerabilities of AI-driven spatial networks. Each case study illustrates the tangible benefits of spatial intelligence, providing readers with actionable insights into emerging opportunities and strategic implementations in this rapidly evolving field.
Readers will find the volume:
- Serves as a pioneering resource at the intersection of artificial intelligence and spatial technologies;
- Provides a timely synthesis of how AI techniques can enhance spatial awareness, decision-making, and interactivity in physical and virtual environments;
- Contributes to the maturation of spatial computing as an AI-augmented field, bringing together geoinformatics, robotics, and data science;
- Emphasizes technological integration and methodological and ethical frameworks needed for sustainable innovation.
Audience
Engineers, research scholars and students, IT professionals, network administrators, artificial intelligence and deep learning experts, and government research aagencies looking to the future AI applications.
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À propos de l’auteur
Arun Kumar, PhD is an Assistant Professor of Electronics and Communication Engineering, Sikkim Manipal, Institute of Technology, Sikkim Manipal University, Rangpo, Sikkim, India. He has published more than 200 research articles in national and international journals of repute. His research includes advanced waveforms for 5G mobile communication systems, 5G-based smart hospitals, and spectrum sensing techniques.
Aziz Nanthaamornphong, PhD is the Dean of the College of Computing at the Prince of Songkla University, Phuket, Thailand. He has published more than 150 research articles in international journals and is known for structured thinking, strategic execution, and the ability to translate complex ideas into practical outcomes. His expertise spans artificial intelligence, data science, and advanced communication systems, with applied work in smart tourism, healthcare, and digital transformation.
Nishant Gaur, PhD is an Associate Professor in the Department of Physics at JECRC University, Jaipur, India, with more than 25 years of experience. He has published more than 80 publications in international journals and conferences of repute. His research focuses on advanced 5G and beyond-5G technologies, exploring areas like hybrid machine learning algorithms for enhancing signal detection, reducing peak-to-average power ratios, and optimizing power efficiency.
S. Balamurugan, PhD is the Director of Research at iRCS, an Indian Technological Research and Consulting Firm. He has published 100 books, 300 papers in international journals and conferences, and 300 patents. With 20 years of research on various cutting-edge technologies, he provides expert guidance in technology forecasting and decision-making for leading companies and startups.
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