Технологията блокчейн става мощно решение за подобряване на сигурността и поверителността в системите на Интернет на нещата (IoT), като децентрализира съхранението на данните и осигурява сигурността на транзакциите чрез криптография, гарантирайки неизменяемост и защита от неоторизиран достъп. В ранните разработки бяха предложени леки рамки за блокчейн за умни домове, за да се защити данните на потребителите от външни атаки. Умните договори допълнително автоматизират действията на устройствата въз основа на определени тригери. Въпреки това, изискванията на блокчейн към изчислителните ресурси и механизмите за консенсус могат да причиняват забавяния, намалявайки ефективността в приложенията в реално време. Проучва се интеграцията на блокчейн с машинното обучение (ML) за подобряване на управлението на сигурността в мрежите 6G и оптимизацията на инфраструктурата на умните градове, като се повишава прозрачността, сигурността и ефективността във области като енергетика и транспорт. Приложенията на блокчейн също засилват сигурността и поверителността на умните IoT устройства. Приложението на ML в прогнозирането на температурата получава все повече популярност заради способността си да подобрява реактивността на системата и енергийната ефективност. Алгоритмите ML анализират исторически данни за вътрешна температура, заетост и метеорологични условия, за да предвидят нуждите от отопление или охлаждане, което позволява предварителни корекции в системата. Изследвания показват, че управлението с ML може да намали енергопотреблението с до 18% в сравнение с реактивните системи. Такива прогностични системи изискват сигурна и надеждна обработка на данните в реално време и на историческите данни. За облекчаване на забавянията при облачно обработване и за справяне с проблемите с пропускателната способност се внедрява крайова обработка (edge computing), която обработва данните локално, подобрявайки вземането на решения в реално време, особено за управление на температурата. Сътрудничеството между изкуствения интелект (AI) и технологиите блокчейн значително увеличава индустриалната производителност, надеждността на операциите и сигурността на данните. Комбинирането на обясним AI с блокчейн подобрява финансовите решения чрез повишена прозрачност и доверие. Рамки за умни домове, базирани на блокчейн и дълбоки модели за учене, демонстрират напредък в енергийната ефективност, сигурността и автоматизацията. Модели за диференциална поверителност, интегрирани с блокчейн, значително защитава поверителността на потребителските данни. Системи като BEDS подобряват управлението на данните в умните домове и превозните средства чрез ефективно планиране на сензорните данни. Колаборативните подходи, които съчетават блокчейн с безжични мрежи от сензори (WSN), напредват в гарантирането на целостта и надеждността на данните, а новите методи за роячно интелигентност увеличават сигурността и ефективността на WSN. Други изследвания оптимизират работата на микроскопични мрежи, безжичните системи за пренос на енергия и интеграцията на възобновяема енергия в умните домове чрез напреднало прогнозиране и планиране, често използвайки комбинирани ML алгоритми за по-добро прогнозиране на енергийното потребление. Доверието на потребителите е критично за приемането на умни устройства, работещи с AI, като определя тяхната готовност за интеграция на такива технологии. Обзорите за управлението на енергия с AI показват оптимизация на температурата и ефективността, докато анализите на блокчейн се фокусира върху защитата на данните при обмен на информация в умните домове. В безжичните мрежи (WSN) се събира в реално време данни за температура, енергийна консумация и статус на радиаторите, като се използват различни ML стратегии за подобряване на енергийната ефективност чрез предвиждане и регулиране на отоплителните системи. Децентрализираното търгуване на енергия чрез блокчейн съответства на целите на управлението на енергията в умните домове. Методи за агрегиране на данни оптимизират работата на WSN, намалявайки консумацията на енергия и повишавайки точността. Когнитивните агенти позволяват IoT системите да се адаптират към контекста.

Инновационните хибридни архитектури и базирани на агенти алгоритми подобряват откриването на ресурси и локализацията на възлите, като увеличават мащабируемостта и сигурността в IoT мрежите. Настоящата работа допринася съществено чрез (1) интегриране на AI и блокчейн за прогнозирано управление на температурата и сигурно обработване на данните; (2) разработване на рамка, която съчетава прогностично планиране с динамично откриване на събития; и (3) оценка на изпълнението по показатели като енергийна ефективност, сигурност и мащабируемост. Въпреки напредъка има пропуски: ограничена интеграция между блокчейн и прогностично ML за управление на температурата, което ограничава осигуряването на сигурни и адаптивни решения; много системи липсват на прогностично управление в съчетание с надеждна сигурност на данните; обработката в облака води до забавяния и изчислителни тесни места, които пречат на реакцията в реално време; и подходите за управление на енергията често пренебрегват динамичното ценообразуване и потенциалите за децентрализирана търговия. Тази работа адресира тези пропуски чрез рамка с AI и блокчейн, която интегрира безжични сензорни мрежи (WSN), прогностична аналитика с ML и крайова обработка с времево преместване на данните. Основните иновации включват сигурно прогностично ML, поддържано от блокчейн, за оптимизирано отопление/охлаждане; използване на крайова обработка за намаляване на закъсненията чрез локална обработка и анализ с времево преместване за по-ниски пикове на натоварване; точно откриване на събития чрез напреднали WSN, съчетано с прогнозиращо планиране за минимизиране на енергията; трейдинг на енергия peer-to-peer с динамично ценообразуване с помощта на блокчейн за оптимизиране на използването и намаляване на разходите; както и мащабируемост с подобрена енергийна ефективност и надеждно децентрализирано управление. Различни AI/ML модели намират приложение в тази област: изкуствени невронни мрежи (ANNs) и дълбоки невронни мрежи моделират сложни нелинейни времеви серии за прогнозиране на температура и енергия; SVM (подлични вектори) изпълняват регресия върху високоизмерни данни; RF (случайни гори) осигуряват надеждни ансамблови предсказания; RNN (рекурентни невронни мрежи) и LSTM (дългосрочна памет) се справят отлично с прогнозиране в зависимост от времето; дървесата на решения (DT) предоставят интерпретируеми решения за управление на температурата. Тези модели подобряват точността на предвижданията за оптимизация на HVAC системите. Задачата включва моделиране на динамиката на температурата въз основа на топлопреминаване, използване на ML за предсказване на бъдещата температура и енергийна консумация, както и прилагане на управляващи закони за поддържане на вътрешната температура в предпочитания диапазон. Целта е минимизиране на енергопотреблението, като се спазват комфортните условия. Анализът с времево преместване пренася нефункционални изчисления към извънпикови периоди, намалявайки пиковите натоварвания. Блокчейнът гарантира сигурността на сензорните данни и управляващите сигнали чрез съхранение на хеширани, неизменяеми блокове за гарантиране на интегритета и прозрачността на данните. Откриването на динамични събития като включване или изключване на радиатора и охлаждане се базира на скорости на промяна на температурата с адаптивни прагове, използващи ML за разглеждане на променливите условия. Предсказването на събития с помощта на исторически данни позволява предварително планиране и енергийно-ефективна работа. Ключова иновация е децентрализираният трейдинг на енергия между умните домове чрез блокчейн, при който излишната възобновяема енергия се търгува сигурно чрез умни договори на динамични цени. Безжичните сензорни мрежи се оптимизират чрез адаптивно управление на активните сензори с цел минимизиране на енергията, като същевременно се поддържа необходимото покритие. Множество умни дома работят като агенти в децентрализирана мрежа за съвместно управление на енергията и намаляване натоварванията в пикови часове. Адаптивният контролен алгоритъм минимизира енергията и отклоненията на температурата с помощта на сигнали в реално време и научаване на скоростта. Системният алгоритъм събира и предварително обработва исторически и данни в реално време, обучава ML модели, предсказва температура и енергийна консумация, открива събития за отопление/охлаждане, интегрира блокчейн за сигурен и неизменяем запис и съгласие; прилага прогностично планиране и оптимизация; и се адаптира динамично въз основа на обратната връзка. Изпълнението се оценява по точност, енергийна спестявания, мащабируемост и закъснение. Симулациите използват реални данни с WSN и IoT устройства за мониторинг на температура, енергийна консумация и състояние на радиаторите, както и външни метеорологични данни, събрани от различни стаи за период от шест месеца. Предварителната обработка включва интерполация за липсващи стойности, отстраняване на аутлайъри чрез филтриране по квартилен размах, нормиране и извличане на характеристики за времеви модели. Моделите с невронни мрежи се обучават и визуализират за адаптивно обучение. Резултатите от симулациите показват, че системата има превъзходна способност да поддържа вътрешните температури стабилни в условия на външни променливости чрез прогностично управление, осигурява по-гладка регулация на температурата и значително намаляване на енергопотреблението чрез динамично регулиране на мощността и баланс на натоварването. Интеграцията със блокчейн гарантира сигурно управление на данните и поддържа децентрализирана търговия на енергия и графици. Системата бързо открива включване/изключване на радиаторите и охлаждане при ML-базирани прагове, което позволява енергийно ефикасно предварително управление. В сравнение с традиционните термостати и PID контролери, резултатите показват сериозни подобрения по отношение на енергията, реакцията, точността, откриването на събития и сигурността на данните. Анализите на сложността на алгоритмите показват ефективна обработка в реално време (O(n)), inference в ML (O(d)), транзакции в блокчейн (от O(1) до O(log n)) и откриване на събития (O(n)). Нарастването на данните и размерът на блокчейна увеличават изискванията за съхранение. Рамката балансира между изискванията за изчисления и оптимизацията на енергията, като запазва цялостта на данните чрез консенсуса в блокчейна. В обобщение, предложената AI и блокчейн рамка за прогнозирано управление на температурата в умните домове съчетава напреднали ML прогнози, сигурно децентрализирано управление на данните, крайова обработка с времево преместване и децентрализирана търговия на енергия. Тази интегрирана стратегия значително подобрява енергийната ефективност, реактивността системата, комфорта на потребителите и сигурността на данните, като адресира ключови предизвикателства в средата на умните домове и позволява мащабируемо, надеждно и адаптивно управление на температурата.