Leveraging Artificial Intelligence in Engineering, Management, and Safety of Infrastructure (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: Taylor & Francis Ltd, London, 2022
- Tapa dura
- Nuevo
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Hardcover. The design, construction, and upkeep of infrastructure is comprised of a multitude of dimensions spanning a highly complex paradigm of interconnected opportunities and challenges. While traditional methods fall short of adequately accounting for such complexity, artificial intelligence (AI) presents novel and out-of-the-box solutions that effectively tackle the growing demands of our infrastructure. The convergence between AI and civil engineering is an emerging frontier with tremendous potential.The book is likely to provide a boost to the state of infrastructure engineering by fostering a new look at civil engineering that capitalizes on AI as its main driver. It highlights the ongoing push to adopt and leverage AI to realize contemporary, intelligent, safe, and resilient infrastructure. The book comprises interdisciplinary and novel works from across the globe. It presents findings from innovative efforts supplemented with physical tests, numerical simulations, and case studies all of which can be used as benchmarks to carry out future experiments and/or facilitate the development of future AI models in structural engineering, traffic engineering, construction engineering, and construction materials.The book will serve as a guide for a wide range of audiences, including senior undergraduate and graduate students, professionals, and government officials of civil, traffic, and computer engineering backgrounds, as well as for those engaged in urban planning and human sciences. This unique book showcases the applications of various sub-fields of artificial intelligence (AI) in engineering, management and safety aspects of infrastructure. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9780367422103
- Título
- Leveraging Artificial Intelligence in Engineering, Management, and Safety of Infrastructure (Hardcover)
- Autor
- M.Z. Naser
- Editorial
- Taylor & Francis Ltd, London
- Año de publicación
- 2022
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0367422107
- ISBN 13
- 9780367422103
The design, construction, and upkeep of infrastructure is comprised of a multitude of dimensions spanning a highly complex paradigm of interconnected opportunities and challenges. While traditional methods fall short of adequately accounting for such complexity, artificial intelligence (AI) presents novel and out-of-the-box solutions that effectively tackle the growing demands of our infrastructure. The convergence between AI and civil engineering is an emerging frontier with tremendous potential.
The book is likely to provide a boost to the state of infrastructure engineering by fostering a new look at civil engineering that capitalizes on AI as its main driver. It highlights the ongoing push to adopt and leverage AI to realize contemporary, intelligent, safe, and resilient infrastructure. The book comprises interdisciplinary and novel works from across the globe. It presents findings from innovative efforts supplemented with physical tests, numerical simulations, and case studies – all of which can be used as benchmarks to carry out future experiments and/or facilitate the development of future AI models in structural engineering, traffic engineering, construction engineering, and construction materials.
The book will serve as a guide for a wide range of audiences, including senior undergraduate and graduate students, professionals, and government officials of civil, traffic, and computer engineering backgrounds, as well as for those engaged in urban planning and human sciences.
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Acerca del autor
M.Z. Naser is a tenure-track faculty member at the School of Civil and Environmental Engineering & Earth Sciences, a member of the AI Research Institute for Science and Engineering (AIRISE) at Clemson University, USA. Dr. Naser has co-authored over 100 publications and has 10 years of experience in structural engineering and AI. His research interest spans causal & explainable AI methodologies to discover new knowledge hidden within the domains of structural & fire engineering and materials science to realize functional, sustainable, and resilient infrastructure. He is a registered professional engineer and a member of various international editorial boards and building committees.
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