| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Artificial Intelligence and Environmental Challenges : Research Insights and Emerging Solutions
Avtorji:ID Leskovar, Robert T. (Urednik)
Datoteke:URL https://press.um.si/index.php/ump/catalog/book/1132
 
.pdf 9789612991609.pdf (9,22 MB)
MD5: FD090F84D0266CD65308020C96DF9D84
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Znanstveno delo
Tipologija:2.01 - Znanstvena monografija
Organizacija:FOV - Fakulteta za organizacijske vede
UZUM - Univerzitetna založba Univerze v Mariboru
Opis:This volume examines where artificial intelligence can provide genuine insight into environmental problems, and at what cost. Across eight chapters, contributors apply machine learning, deep learning, econometric modelling, and computational simulation to a range of pressing challenges: forecasting wind and solar energy output, deploying efficient AI on resource-constrained edge devices, quantifying risk in sustainable finance, detecting faults in photovoltaic installations, analysing air quality and CO₂ emissions data, simulating nanoplastic interactions with biological systems, and modelling urban heat transfer. A recurring theme is the critical importance of data quality — sparse, biased, or poorly curated datasets remain a fundamental obstacle to trustworthy modelling. The volume equally emphasises interpretability, recognising that environmental decision-making is ultimately a human and political process. Taken together, the chapters offer an honest, domain-grounded assessment of the current capabilities and limitations of AI as a tool for addressing environmental challenges.
Ključne besede:artificial intelligence, machine learning, environmental issues, CO2 emissions, PM2.3 particles, risk, failure, renewable energy, wind turbine, solar power plant, edge AI
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:University of Maribor, University of Maribor Press
Leto izida:2026
Leto izvedbe:2026
PID:20.500.12556/DKUM-98526 Novo okno
ISBN:978-961-299-160-9
UDK:004.8:502.1(082)(0.034.2)
COBISS.SI-ID:281943555 Novo okno
DOI:10.18690/um.fov.5.2026 Novo okno
Datum objave v DKUM:18.06.2026
Število ogledov:182
Število prenosov:3
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:Ostalo
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:EC - European Commission
Program financ.:ERASMUS+
Številka projekta:2023-1-PL01-KA220-HED-000166765
Naslov:Developing Talents in Artificial Intelligence to Solve Disruptive Environmental Problems
Akronim:AI2SEP

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Začetek licenciranja:18.06.2026

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Naslov:Umetna inteligenca in okoljski izzivi : raziskovalni vpogledi in nastajajoče rešitve
Opis:Pričujoča monografija preučuje, kje lahko umetna inteligenca zagotovi pristen vpogled v okoljske probleme in za kakšno ceno. V osmih poglavjih avtorji uporabljajo strojno učenje, globoko učenje, ekonometrično modeliranje in računalniško simulacijo za vrsto perečih izzivov: napovedovanje proizvodnje vetrne in sončne energije, uvajanje učinkovite umetne inteligence na robnih napravah z omejenimi viri, kvantitativno opredelitev tveganja pri trajnostnem financiranju, odkrivanje napak v fotovoltaičnih elektrarnah, analiza podatkov o kakovosti zraka in emisijah CO2, simulacija interakcij nanoplastike z biološkimi sistemi in modeliranje prenosa toplote v delih mestih. Ponavljajoča se tema je ključni pomen kakovosti podatkov – redki, pristranski ali slabo urejeni nabori podatkov ostajajo temeljna ovira za zaupanje v izdelane modele. Delo enako poudarja interpretabilnost in izpostavlja, da je odločanje o okolju v veliki meri človeški proces in neizogibno tudi politični. Poglavja skupaj ponujajo iskreno oceno trenutnih zmogljivosti in omejitev umetne inteligence kot orodja za reševanje okoljskih izzivov.
Ključne besede:umetna inteligenca, strojno učenje, okoljska problematika, emisija CO2, delci PM2.3, tveganje, odpoved, obnovljiva energija, vetrna elektrarna, sončna elektrarna, robna UI


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici