Next-Generation Artificial Intelligence: Convergence of Neuroscience, Edge Computing, and Sustainable Technologies
Langue : anglais
Edité par CRC Press, 2026
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- Titre
- Next-Generation Artificial Intelligence: Convergence of Neuroscience, Edge Computing, and Sustainable Technologies
- Éditeur
- CRC Press
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture rigide
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1041165463
- ISBN à 13 chiffres
- 9781041165460
This book combines cutting-edge advancements in neuroscience-inspired artificial intelligence, edge computing, and sustainable practices, presenting a compelling narrative for researchers, industry professionals, and policymakers alike. It discusses the principles of neuroscience that inspire artificial intelligence development, including neural dynamics, spiking neural networks, and the role of biological intelligence in creating adaptive systems.
Features:
- Illustrates how artificial intelligence is revolutionizing areas such as climate modelling, green energy solutions, resource management, and precision farming.
- Addresses critical issues such as replicating human cognition responsibly, addressing bias in artificial intelligence systems, protecting user privacy, and minimizing the environmental impact of artificial intelligence.
- Discusses energy-efficient artificial intelligence, ethical considerations, and advanced concepts like neuromorphic computing and federated learning.
- Explores the convergence of neuroscience and edge computing, demonstrating real-world applications in healthcare, agriculture, robotics, and environmental sustainability.
- Explains principles of neuroscience that inspire artificial intelligence development, including neural dynamics, spiking neural networks, and the role of biological intelligence in creating adaptive systems.
It is primarily written for senior undergraduates, graduate students, and academic researchers in electrical engineering, electronics and communications engineering, computer science and engineering, and environmental engineering.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Manzoor Ansari is an assistant professor in the Department of Computer Science at the Institute of Information Technology & Management (IITM), GGSIP University, New Delhi. His research spans IoT-Cloud integration, machine learning, smart surveillance systems, cyber forensics, business intelligence, environmental monitoring, and AI-driven predictive modelling.
Syed Arshad Ali is an assistant professor in the Department of Computer Science &
Applications at Sharda University, Greater Noida. His areas of expertise include Cloud Computing, Data Structures, Algorithms, Programming, Operating Systems, and Big Data technologies. Dr. Ali's research contributions cover cloud resource management, energy-efficient computing, IoT-cloud integration, big data analytics, federated learning, and NoSQL data solutions.
Mansaf Alam is working as a professor in the Department of Computer Science, Faculty of Sciences, Jamia Millia Islamia, New Delhi. His area of research includes Artificial Intelligence, Big Data Analytics, Machine Learning and Deep Learning, Cloud Computing, and Data Mining.
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