Revolutionizing Civil Engineering with Neuromorphic Computing (eBook)
IX, 100 Seiten
Springer-Verlag
978-3-031-71097-1 (ISBN)
This book delves into the transformative potential of neuromorphic computing within the realm of civil engineering, emphasizing its role in advancing smart infrastructure systems. Neuromorphic computing, inspired by the neural structures of the human brain, offers unparalleled efficiencies in processing complex, dynamic data sets, thereby facilitating real time decision-making and predictive analytics in infrastructure management. Through a comprehensive exploration of emerging circuits, memory technologies, intelligent learning algorithms, and application-driven systems, it illustrates how neuromorphic computing can significantly enhance the resilience, efficiency, and sustainability of urban infrastructure. The book further addresses the challenges, ethical considerations, and future directions associated with the integration of these advanced technologies into civil engineering projects. Through detailed case studies, it provides insights into successful implementation strategies, risk management, and contingency planning, underscoring the importance of ethical design and development. This book serves as a valuable resource for practitioners, researchers, and policymakers involved in the evolution of civil engineering toward smarter, more responsive, and sustainable urban environments.
Erscheint lt. Verlag | 12.9.2024 |
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Reihe/Serie | Digital Innovations in Architecture, Engineering and Construction |
Zusatzinfo | IX, 100 p. 7 illus., 6 illus. in color. |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
Technik ► Bauwesen | |
Wirtschaft | |
Schlagworte | Intelligent Learning Algorithms • neuromorphic computing • Resilient infrastructure • Risk Management in Civil Engineering • smart cities • smart infrastructure • Sustainable Urban Development |
ISBN-10 | 3-031-71097-5 / 3031710975 |
ISBN-13 | 978-3-031-71097-1 / 9783031710971 |
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Größe: 3,4 MB
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