Blockchain-teknologi er blevet en stærk løsning til at forbedre sikkerhed og privatliv i Internet of Things (IoT) systemer ved at decentralisere datalagring og sikre transaktioner gennem kryptografi, hvilket sikrer dataintegritet og beskyttelse mod uautoriseret adgang. Tidlige arbejder foreslog letvægts blockchain-rammer til smart home for at beskytte brugerdata mod eksterne angreb. Smart contracts automatiserer yderligere enhedshandlinger baseret på definerede triggere. Dog kan blockchain’s beregningskrav og konsensusmekanismer skabe forsinkelser, hvilket reducerer effektiviteten i realtime-applikationer. Integration af blockchain med maskinlæring (ML) undersøges for at forbedre sikkerhedsstyring i 6G-netværk og optimere smart city-infrastrukturer, hvilket øger gennemsigtighed, sikkerhed og effektivitet inden for områder som energi og transport. Anvendelser af blockchain styrker også sikkerheden og privatlivet for IoT-smart-enheder. ML's anvendelse i predictive temperaturstyring har vundet frem, takket være dens evne til at forbedre systemets responstid og energimæssige effektivitet. ML-algoritmer analyserer historiske data om indendørs temperatur, beskæftigelse og vejrforhold for at forudsige opvarmnings- eller kølebehov, hvilket muliggør proaktive justeringer af systemet. Studier viser, at ML-baseret styring kan reducere energiforbruget med op til 18% sammenlignet med reaktive systemer. Such predictive systemer kræver robuste, sikre databehandlingsmetoder til at håndtere både real-time og historiske datainddata. Edge computing indføres for at afhjælpe forsinkelser og båndbreddeproblemer ved cloud-behandling ved at håndtere data lokalt, hvilket forbedrer realtidbeslutningstagning, især for smart temperaturstyring. Samspillet mellem kunstig intelligens (AI) og blockchain-teknologier forbedrer markant industriel produktivitet, driftssikkerhed og datasikkerhed. Kombinationen af forklarlig AI med blockchain forbedrer finansiel beslutningstagning gennem øget gennemsigtighed og tillid. Smart home-rammer, der udnytter blockchain og dyb læring, viser fremskridt inden for energieffektivitet, sikkerhed og automatisering. Differential privacy-modeller integreret med blockchain beskytter væsentligt brugerdataens privatliv. Systemer som BEDS forbedrer datastyring i smart home og køretøjer gennem effektiv planlægning af sensors data. Samarbejdende tilgange, der kombinerer blockchain med trådløse sensorsystemer (WSNs), fremmer dataintegritet og pålidelighed, mens nye stjerne-inspirerede metoder øger WSN-sikkerhed og effektivitet. Yderligere forskning optimerer mikrogrid-drift, trådløse energioverførselsystemer og integration af vedvarende energi i smart homes gennem avancerede forudsigelses- og planlægningsmetoder, ofte ved brug af kombinerede ML-algoritmer for forbedret energiforbrugsforudsigelse. Brugerens tillid har afgørende betydning for adoptionen af AI-drevne smart home-enheder og former villigheden til at integrere disse teknologier. Gennemgangene dækker AI-drevet energistyring, der optimere temperaturkontrol og effektivitet, mens analyser af blockchain fokuserer på sikring af dataudveksling i smart home. WSN’er er centrale for realtids dataindsamling i predictive temperaturstyringsrammer, hvor forskellige ML-strategier forbedrer energimæssig effektivitet gennem forudsigelse og justering af varmesystemer. Blockchain-aktiveret decentraliseret energihandel stemmer overens med mål for smart home energistyring. Dataindsamlingsteknikker optimerer WSN-ydeevne ved at reducere energiforbrug og forbedre nøjagtigheden. Kognitive agenter muliggør IoT's kontekst-tydelige tilpasningsevne.

Innovative hybridarkitekturer og agentbaserede algoritmer forbedrer ressourceopdagelse og nodelokalisering, hvilket øger skalerbarheden og sikkerheden i IoT-netværk. Det præsenterede arbejde bidrager betydeligt ved (1) at integrere AI og blockchain til Predictive temperaturstyring og sikker datastyring; (2) at udvikle en ramme, der kombinerer predictive planlægning med dynamisk hændelsesdetektion; og (3) at evaluere ydeevnen inden for energieffektivitet, sikkerhed og skalerbarhed. På trods af fremskridt findes der stadig hulrum: begrænset integration af blockchain med predictive ML til temperaturstyring begrænser sikre og adaptive løsninger; mange systemer mangler predictive kontrol kombineret med robust databeskyttelse; cloud-baseret behandling forårsager forsinkelser og beregningsknækpunkter, der hæmmer realtidsrespons; og energistyringsmetoder overser ofte mulighederne for dynamisk prissætning og decentral handel. Dette papir adresserer disse hulrum gennem en AI-drevet blockchain-ramme, der integrerer WSN’er, ML-baseret predictive analytics og edge computing med tidsforskudt databehandling. Nøgleinnovationer inkluderer sikker blockchain-understøttet predictive ML for optimeret opvarmning/køling; brugen af edge computing til at reducere forsinkelse ved lokal databehandling og tidsforskudt analyse for at sænke topbelastninger; præcis hændelsesdetektion gennem avanceret WSN kombineret med predictive planlægning for energimaksimering; blockchain-aktiveret peer-to-peer energihandel med dynamisk prissætning for at optimere brugen og reducere omkostninger; og skalerbarhed med forbedret energieffektivitet og sikker decentraliseret styring. Forskellige AI/ML-modeller anvendes i dette område: Kunstige neurale netværk (ANNs) og dybe neurale netværk modellerer komplekse ikke-lineære tidsserier til temperatur- og energiforudsigelse; Support Vector Machines (SVM'er) foretager regression over højdimensionelle data; Random Forests (RF) giver robust ensemble-forudsigelse; Recurrent Neural Networks (RNNs) og Long Short-Term Memory (LSTM) modeller er fremragende til tidsafhængige forudsigelser; Decision Trees (DT) skaber fortolkelige beslutningsmodeller til temperaturstyring. Disse modeller forbedrer forudsigelsesnøjagtigheden til optimering af HVAC-systemer. Problemformuleringen omfatter modellering af temperaturdynamik baseret på varmeoverførsel, anvendelse af ML til at forudsige fremtidig temperatur og energiforbrug, samt anvendelse af styringslove for at holde indetemperaturen inden for brugerpræferencer. Energiforbruget minimeres under hensyntagen til komfortkrav. Tidsforskudt analyse flytter ikke-urgent beregning til lavbelastningstider, hvilket reducerer peak-arbejdspunkter. Blockchain beskytter sensors data og styringssignaler ved at lagre hashes i uforanderlige blokke for at garantere dataintegritet og gennemsigtighed. Dynamiske opvarmnings-/kølebegivenheder detekteres via temperaturændringshastigheder, med tærskler, der tilpasses med ML for at tage højde for miljøvariationer. Predictive planlægning bruger historiske begivenhedsdata til at forudsige opvarmningsbehov, hvilket muliggør proaktiv og energisparende drift. En væsentlig innovation er blockchain-baseret decentral energihandel mellem smart homes, hvor overskydende vedvarende energi handles sikkert via smart contracts til dynamiske priser. Trådløse sensor-netværk optimeres ved adaptiv styring af aktive sensorer for at minimere energiforbruget samtidigt med at dække behovet. Flere smart homes samarbejder som agenter i et decentraliseret netværk for at dele energobelastning og reducere topbelastninger. En adaptiv styringsalgoritme minimerer energiforbrug og temperaturafvigelser ved brug af realtidsfeedback og læringsrater. Systemets algoritme indsamler og forbehandler historiske og realtids sensors data; træner ML-modeller; forudsiger temperatur- og energiforbrug; detekterer opvarmnings-/kølebegivenheder; integrerer blockchain til sikker, uforanderlig logføring og konsensus; anvender predictive planlægning og optimering; og tilpasser sig dynamisk baseret på feedback. Ydeevnen vurderes gennem præcision, energibesparelser, skalerbarhed og latenstid. Simulationsstudier bruger et realtids-data sæt med WSN og IoT-enheder, der overvåger temperaturer, energiforbrug og radiatortilstand, sammen med eksterne vejrdata, fra flere rum over seks måneder. Dataforbehandling inkluderer interpolation for manglende værdier, fjernelse af outliers via interquartilintervalfiltrering, normalisering og feature-ekstraktion til tidsmønstre. Neurale netværksmodeller trænes og visualiseres for adaptivt læringsforløb. Simulationerne viser systemets evne til at opretholde indendørs temperaturer trods eksterne udsving gennem predictive kontrol, hvilket opnår mere glatte temperaturreguleringer og betydelige besparelser i energiforbrug ved dynamisk effektregulering og load balancing via tidsforskudt belastning. Blockchain-integration sikrer sikker datahåndtering og støtter decentral energihandel og planlægning. Systemet detekterer hurtigt radiators varmepå-/afslutning og kølebegivenheder med ML-baserede tærskler, hvilket muliggør energieffektiv preemptiv kontrol. Sammenligninger viser markante forbedringer over konventionelle termostater og PID-kontroller med hensyn til energibesparelser, responstid, nøjagtighed, hændelsesdetektion og datasikkerhed. Algoritmikkompleksitetsanalyser viser effektiv indsamling af data i realtid (O(n)), ML-inference (O(d)), blockchain-transaktioner (O(1) til O(log n)) og hændelsesdetektion (O(n)). Lagerkrav stiger med antallet af sensorer og blockchain-størrelsen. Rammen balancerer beregningskrav og energiforbrugsoptimering samtidig med at den opretholder dataintegritet gennem blockchain-konsensus. Sammenfattende kombinerer det foreslåede AI-drevne blockchain-rammeværk til predictive temperaturkontrol i smart homes avanceret ML-forudsigelse, sikker decentral datahåndtering, edge-baseret tidsforskudt behandling og decentral energihandel. Dette integrerede system forbedrer markant energieffektivitet, systemresponstid, brugerkomfort og datasikkerhed, hvilket adresserer centrale udfordringer i smart home-miljøer og muliggør skalerbare, pålidelige og adaptive temperaturreguleringer.