প্রযুক্তিগত সুচারু ব্যবহারে নিরাপত্তা ও গোপনীয়তা বাড়ানোর জন্য ব্লকচেইন প্রযুক্তি ইন্টারনেট অব থিংস (IoT) সিস্টেমের জন্য একটি শক্তিশালী সমাধানে রূপ নিয়েছে, যেখানে ডেটা সংরক্ষণ কেন্দ্রবিহীন করা হয় এবং ক্রিপ্টোগ্রাফির মাধ্যমে লেনদেন সুরক্ষিত করা হয়, যা ডেটার অখণ্ডতা নিশ্চিত করে এবং অননুমোদিত প্রবেশ থেকে রক্ষা করে। প্রাথমিক কাজগুলো স্মার্ট হোমের জন্য লাইটওয়েট ব্লকচেইন ফ্রেমওয়ার্ক প্রস্তাব করেছে, যা ব্যবহারকারীর ডেটা বাইরের আক্রমণ থেকে সুরক্ষা দেয়। স্মার্ট কন্ট্রাক্ট আরও স্বয়ংক্রিয় করে তোলে ডিভাইসের কার্যক্রম নির্দিষ্ট ট্রিগার অনুযায়ী। তবে, ব্লকচেইনের গণনামূলক চাহিদা এবং সম্মতির প্রক্রিয়া ঢিলেঢালা করে দিতে পারে, যার ফলে রিয়েল-টাইম অ্যাপ্লিকেশনের দক্ষতা কমে যেতে পারে। ৬G নেটওয়ার্কে নিরাপত্তা ব্যবস্থাপনা উন্নত করতে এবং স্মার্ট সিটি অবকাঠামো উন্নয়নের জন্য 블কচেইন ও মেশিন লার্নিং (ML) এর সংযোজন পরীক্ষা করা হচ্ছে, যা স্বচ্ছতা, নিরাপত্তা ও দক্ষতা বাড়ায়, যেমন শক্তি ও পরিবহণের ক্ষেত্রে। ব্লকচেইনের ব্যবহার আরও IoT স্মার্ট ডিভাইসের নিরাপত্তা ও গোপনীয়তা জোরদার করে। পেট্রনিক তাপমাত্রা নিয়ন্ত্রণে ML এর প্রয়োগ এবং এর দ্বারা সিস্টেমের প্রতিক্রিয়া এবং শক্তি দক্ষতা বৃদ্ধি পেয়েছে। ML অ্যালগরিদমগুলো অতীতের ইনডোর তাপমাত্রা, উপস্থিতি এবং আবহাওয়ার ডেটা বিশ্লেষণ করে ভবিষ্যৎ তাপশক্তি বা ঠান্ডার প্রয়োজন দেখায়, ফলে সময়মত পূর্বাভাস-এর জন্য ব্যবস্থা গ্রহণ করা সম্ভব হয়। গবেষণাগুলো দেখিয়েছে ML ভিত্তিক নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা প্রতিক্রিয়াশীল সিস্টেমের চেয়ে সর্বোচ্চ ১৮% পর্যন্ত শক্তি খরচ কমাতে সক্ষম। এই ধরনের ভবিষ্যদ্বাণীবিহীন সিস্টেমের জন্য শক্তিশালী, সুরক্ষিত ডেটা ব্যবস্থাপনা প্রয়োজন, যা রিয়েল-টাইম ও অতীতের ডেটা প্রক্রিয়াকরণ নিশ্চিত করে। এজ কম্পিউটিং ব্যবহার করে ক্লাউড প্রক্রিয়াকরণের বিলম্ব ও ব্যান্ডউইথ সমস্যা কমানো হয়, ফলে রিয়েল-টাইম সিদ্ধান্ত নেওয়া সহজ হয়, বিশেষ করে স্মার্ট তাপমাত্রা নিয়ন্ত্রণে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং ব্লকচেইনের সংমিশ্রণ শিল্প উৎপাদনশীলতা, কার্যক্রমের নির্ভরযোগ্যতা ও ডেটার নিরাপত্তা ব্যাপকভাবে উন্নত করে। ব্যাখ্যাযোগ্য AI ও ব্লকচেইন একত্র করে অর্থনৈতিক সিদ্ধান্তের গুণগত মান বাড়ানো হয়েছে, যেমন স্বচ্ছতা ও বিশ্বাস। স্মার্ট হোমের জন্য 블কচেইন ও ডিপ লার্নিং মডেল ব্যবহার করে অগ্রগতি দেখানো হয়েছে শক্তি দক্ষতা, নিরাপত্তা ও স্বয়ংক্রিয়তা ক্ষেত্রে। ডিফারেনশিয়াল প্রাইভেসি মডেলগুলি ব্লকচেইনের সাথে সংযোজিত হয়ে ব্যবহারকারীর ডেটা গোপনীয়তা রক্ষা করে। BEDS এর মতো সিস্টেমগুলি স্মার্ট হোম ও যানবাহনে ডেটা ব্যবস্থাপনা উন্নত করে, সেন্সর ডেটার দক্ষ সীমারেখা নির্ধারণের মাধ্যমে। ওয়্যারলেস সেনসর নেটওয়ার্ক (WSNs) এর সহযোগিতায় ডেটার অখণ্ডতা ও বিশ্বাসের উন্নতি সাধন হয়, যেখানে নতুন স্বর্ণকেশী ইন্টেলিজেন্স পদ্ধতিগুলো WSN নিরাপত্তা ও দক্ষতা বাড়ায়। অন্যান্য গবেষণায় মাইক্রোগ্রিড অপারেশন, ওয়্যারলেস পাওয়ার ট্রান্সফার সিস্টেম ও নবায়নযোগ্য শক্তির সংহতকরণে উন্নত পূর্বাভাস ও সময় নির্ধারণ ব্যবস্থার মাধ্যমে সমাধান প্রকাশ পেয়েছে, প্রায়ই একত্রিত ML অ্যালগরিদম ব্যবহার করে শক্তি ব্যবহারের পূর্বাভাস উন্নত করা হয়। ব্যবহারকারীর বিশ্বাস অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটি AI চালিত স্মার্ট হোম ডিভাইসের গ্রহণযোগ্যতা ও প্রযুক্তির সাথে সংহত করার ধারণাকে প্রভাবিত করে। পর্যালোচনা করে দেখা যায়, AI চালিত শক্তি ব্যবস্থাপনাগুলি তাপমাত্রা নিয়ন্ত্রণ ও দক্ষতা বাড়ানোর জন্য ব্যবহৃত হয়, যেখানে ব্লকচেইন ডেটা নিরাপত্তা নিশ্চিত করার জন্য বিশ্লেষণ হয়। WSN মূল ভিত্তি, যেখানে বিভিন্ন ML পদ্ধতি ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী ও অদলবদল করে শক্তি দক্ষতা বাড়ানো হয়। ব্লকচেইনের দ্বারা সমর্থিত অ-সেন্ট্রালাইজড শক্তি ব্যবসা স্মার্ট হোমের শক্তি ব্যবস্থাপনায় সামঞ্জস্যপূর্ণ। ডেটা সংগ্রহের পদ্ধতিগুলি শক্তি ব্যবহারে সাশ্রয় ও সূক্ষ্মতা বাড়ানোর জন্য অপ্টিমাইজড। কগনিটিভ এজেন্টরা IoT কনটেক্সট-অ্যাওয়ার সহমর্মিতা সক্ষম করে, যখন নতুন হাইব্রিড আর্কিটেকচার ও এজেন্ট-ভিত্তিক অ্যালগরিদম রিসোর্স অনুসন্ধান ও নোডের অবস্থান নির্ধারণে উন্নতি সাধন করে, যা IoT নেটওয়ার্কে স্কেলে ও নিরাপত্তায় অগ্রসর। এই কাজের মূল অবদান হলো: (১) AI ও ব্লকচেইন সংহত করে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক তাপমাত্রা ব্যবস্থাপনা ও নিরাপদ ডেটা পরিচালনা; (২) পরিকল্পনার সাথে সমন্বয় করে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক সূচি ও গতিশীল ইভেন্ট শনাক্তকরণ কাঠামো তৈরি; এবং (৩) শক্তি দক্ষতা, নিরাপত্তা ও স্কেলেবিলITY মাপে কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন। তবে, কিছু চ্যালেঞ্জ এখনো রয়ে গেছে: ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ML এর সঙ্গে ব্লকচেইন সংহতকরণ সীমিত, যা নিরাপদ ও অভিযোজিত সমাধান তৈরি থেকে বিরত রেখেছে; বেশিরভাগ সিস্টেমে শক্তিশালী ডেটা নিরাপত্তা ও ভবিষ্যদ্বাণী নিয়ন্ত্রণের সংমিশ্রণ নেই; ক্লাউড-ভিত্তিক প্রক্রিয়াকরণ লেটেন্সি ও গণনামূলক বোঝায় ভর করে, যা রিয়েল-টাইম প্রতিক্রিয়া ব্যাহত করে; পাশাপাশি, শক্তি ব্যবস্থাপনায় ব্যাপক মূল্য নির্ধারণ ও ডেসেনট্রালাইজড ট্রেডিং সম্ভাবনাগুলো প্রায়শই উপেক্ষা করে। এই সমস্যাগুলোর সমাধানে এই পত্রটি উপস্থাপন করে এক AI চালিত ব্লকচেইন কাঠামো, যা WSN, ML-ভিত্তিক ভবিষ্যদ্বাণী বিশ্লেষণ ও এজ কম্পিউটিংকে সময়-শিফটড ডেটা প্রক্রিয়াকরণের সাথে সংযুক্ত করে। এর মূল অগ্রগতি হলো: নিরাপদ ব্লকচেইন-সমর্থিত ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ML, যা অপ্টিমাইজড তাপমাত্রা নিয়ন্ত্রণ করে; এজ কম্পিউটিং ব্যবহার করে বিতরণ কম্পিউটিং লেটেন্সি কমানো এবং সময়-শিফট বিশ্লেষণের মাধ্যমে শীর্ষ লোড হ্রাস; উন্নত WSN দ্বারা সূক্ষ্ম ইভেন্ট সনাক্তকরণ, যা শক্তি সাশ্রয় করতে ভবিষ্যদ্বাণী-ভিত্তিক সূচি প্রয়োগ করে; ব্লকচেইনে peer-to-peer শক্তি ব্যবসা চালানো, যেখানে ডাইনামিক মূল্য নির্ধারণের মাধ্যমে ব্যবহার উন্নত ও ব্যয় কমে; এবং স্কেলেবিলিটি উন্নতকরণ, শক্তি দক্ষতা বাড়ানো ও নিরাপদ বিকেন্দ্রীভূত ব্যবস্থাপনা সুনিশ্চিত করা। এই ক্ষেত্রে বিভিন্ন AI/ML মডেল ব্যবহৃত হয়: কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক (ANNs) ও ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক গড়ে তোলে জটিল ননলিনিয়ার টাইম সিরিজের মডেল, যা তাপমাত্রা ও শক্তি পূর্বাভাস দেয়; সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (SVM) উচ্চ- মাত্রার ডেটায় রিগ্রেশন করে; র্যান্ডম ফরেস্ট (RF) শক্তিশালী সমষ্টিগত পূর্বাভাস প্রদান করে; রেকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক (RNN) ও দীর্ঘ-সংক্ষিপ্ত-স্মৃতি (LSTM) টাইম-নির্ভর পূর্বাভাসে পারদর্শী; ডিসিশন ট্রি (DT) বোধ্য সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য ব্যবহার হয়, যা HVAC ব্যবস্থা অপ্টিমাইজেশনে সহায়ক। এই মডেলগুলো HVAC সিস্টেমের পূর্বাভাস ও নিয়ন্ত্রণে আরও নির্ভুলতা বাড়ায়। সমস্যাগঠনের মধ্যে রয়েছে: তাপ স্থানান্তর ভিত্তিক তাপমাত্রার গতি মডেলিং, ভবিষ্যদ্বাণী ও শক্তি ব্যবহারের ML ভিত্তিক পূর্বাভাস, ও নিয়ন্ত্রণ নীতির মাধ্যমে কৃত্রিম তাপে বজায় রাখা। উপভোগ্যতা অনুযায়ী তাপমাত্রা নিয়ন্ত্রণে সর্বোৎকৃষ্ট; সময়-শিফট বিশ্লেষণ অপ্রয়োজনীয় গণনাকে সুষম সময়ে স্থানান্তর করে। ব্লকচেইন সেন্সর ডেটা ও নিয়ন্ত্রণ সংকেত নিরাপদ করে ট্রাস্টেড ও অখণ্ড ডেটা নিশ্চিত করে, যেখানে হ্যাশড, অখণ্ড ব্লক সংরক্ষণ হয়। উত্তপ্ত বা ঠান্ডা হিসাবের জন্য তাপমাত্রার পরিবর্তনের গতি অনুযায়ী চিহ্নিত হয়, যেখানে পরিবেশগত অস্থিরতা বিবেচনায় আনত্মে ML ব্যবহৃত হয় thresholds এর জন্য। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক সূচি ব্যবহার করে আগের ইভেন্টের নিদর্শনগুলো বিশ্লেষণ করে, যা তাপপ্রয়োজনের পূর্বাভাস দেয়, ফলে প্রাথমিক ও শক্তি-সাশ্রয়ী কার্যক্রম সম্ভব হয়। একটি মূল উদ্ভাবন হলো ব্লকচেইন ভিত্তিক বিকেন্দ্রীকৃত শক্তি ব্যবসা, যেখানে অবশিষ্ট নবায়নযোগ্য শক্তি নিরাপদে ট্রেড হয় স্মার্ট কন্ট্রাক্টের মাধ্যমে ডাইনামিক দামে। ওয়্যারলেস সেনসর নেটওয়ার্কের অপ্টিমাইজেশনে সক্রিয় সেনসর নিয়ন্ত্রণ করে শক্তি কমানো হয়, сохেোধে তদ্বির গরুত্ব মানুষের। একাধিক স্মার্ট হোম স্বয়ংক্রিয়ভাবে সহযোগিতা করে, শক্তির লোড ভাগ করে নেওয়ার মাধ্যমে শীর্ষ ডিমান্ড কমানো। একটি অভিযোজন নিয়ন্ত্রণ অ্যালগরিদম রিয়েল-টাইম প্রতিক্রিয়া ও শেখার হার ব্যবহার করে শক্তি ও তাপমাত্রার বিচ্যুতি কমায়। প্রনালীটি সংগ্রহ ও প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ করে অতীত ও বাস্তবসময় সেনসর ডেটা; প্রশিক্ষণ দেয় ML মডেলগুলো; ভবিষ্যদ্বাণী করে তাপমাত্রা ও শক্তি ব্যবহারের; শনাক্ত করে তাপ বা ঠান্ডার ইভেন্ট; একত্রিত করে ব্লকচেইন নিরাপদ, অখণ্ড লগিং ও সম্মতি; ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী-ভিত্তিক সূচি ও অপ্টিমাইজেশন; ও ডেটা অনুযায়ী পরিবর্তনশীলভাবে অভিযোজিত হয়। পারফরমেন্স মূল্যায়ন হয়: যথাযথতা, শক্তি সঞ্চয়, স্কেলেবিলিটি ও লেটেন্সির মাধ্যমে। সিমুলেশনগুলো বাস্তব ডেটাসেটে চালানো হয়েছে, যেখানে WSN ও IoT ডিভাইস দ্বারা তাপমাত্রা, শক্তি ব্যবহারে নজরদারি, রেডিয়েটর স্টেট ও বাইরের আবহাওয়ার তথ্য সংগ্রহ হয়, বিভিন্ন কক্ষের জন্য ছয় মাসের জন্য। ডেটা প্রাক-প্রক্রিয়াজাতকরণে অন্তর্ভুক্ত ডেটা ইনটারপোলেশন, আউটলাইয়ার প্রশমণ (আইকিউআর অতিক্রম রিপোর্ট), normalization, ও সময়-নির্ভর বৈশিষ্ট্য নির্ধারণ। নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলগুলো প্রশিক্ষিত ও দৃশ্যমান করে যা অভিযোজিত শেখার জন্য। সিমুলেশনগুলো দেখিয়েছে, এই সিস্টেম বহিরাগত পরিবর্তনের মধ্যে অন্দর তাপমাত্রা বজায় রাখতে সক্ষম, প্রেডিকটিভ কন্ট্রোলের মাধ্যমে, যেটা তাপমাত্রা নিয়ন্ত্রণে মসৃণতা ও শক্তি সাশ্রয় বাড়ায়। ডাইনামিক পাওয়ার অ্যাডজাস্টমেন্ট ও সময়-শিফট লোড ব্যালান্সিংয়ের মাধ্যমে শক্তি ও তাপমাত্রা নিয়ন্ত্রণে উল্লেখযোগ্য উন্নতি করে। ব্লকচেইন নিরাপত্তা ডেটার সুরক্ষা দেয় ও বিকেন্দ্রীকৃত শক্তি ব্যবসা ও সূচনার জন্য সমর্থন করে। ML-ভিত্তিক thresholds দ্বারা রেডিয়েটর হিট অন/অফ ও কুলিং ইভেন্ট দ্রুত চিহ্নিত হয়, যা শক্তি-সাশ্রয়ী পূর্বপ্রচেষ্টা নিয়ন্ত্রণ চালু করে। তুলনা করে দেখা গেছে, এই পদ্ধতি প্রচলিত থার্মিস্টেট ও PID নিয়ন্ত্রকদের চেয়ে শক্তি, প্রতিক্রিয়ার সময়, যথাযথতা, ইভেন্ট শনাক্ত ও ডেটার নিরাপত্তায় উল্লেখযোগ্য উন্নতি করেছে। অ্যালগরিদমের জটিলতা বিশ্লেষণে দেখা যায়, রিয়েল-টাইম ডেটা সংগৃহণ (O(n)), ML inference (O(d)), ব্লকচেইন ট্রানজেকশন প্রক্রিয়াকরণ (O(1) থেকে O(log n)), ও ইভেন্ট শনাক্তকরণ (O(n)) দক্ষ। সংরক্ষণের পরিমাণ সেনসর ও ব্লকচেইনের আকার অনুসারে বাড়তে পারে। এই কাঠামো কম্পিউটেশনের চাহিদা ও শক্তি ব্যবহারের অপ্টিমাইজেশন ব্যালেন্স করে, ডেটার অখণ্ডতা ও বিশ্বাসযোগ্যতা রাখতে ব্লকচেইনের সম্মতির মাধ্যমে। সারসংক্ষেপে, প্রস্তাবিত AI চালিত ব্লকচেইন কাঠামো রিপ্রেডিক্টিভ তাপমাত্রা নিয়ন্ত্রণের জন্য স্মার্ট হোমে এক সমন্বিত উন্নত পদ্ধতি, যা উন্নত ML পূর্বাভাস, নিরাপদ বিকেন্দ্রীকৃত ডেটা পরিচালনা, এজ ভিত্তিক সময়-শিফট প্রসেসিং ও বিকেন্দ্রীকৃত শক্তি ব্যবসায় সমন্বিত। এই সমন্বিত পদ্ধতি শক্তি দক্ষতা, সিস্টেমের প্রতিক্রিয়া, ব্যবহারকারীর আরাম ও ডেটার নিরাপত্তা উল্লেখযোগ্যভাবে বাড়ায়, যা স্মার্ট হোমের মূল চ্যালেঞ্জ সমাধানে সাহায্য করে ও স্কেলযোগ্য, বিশ্বাসযোগ্য ও অভিযোজিত তাপমাত্রা নিয়ন্ত্রণ সম্ভব করে।