Blockchain-Technologie ist eine leistungsstarke Lösung zur Verbesserung von Sicherheit und Datenschutz in Internet of Things (IoT)-Systemen, indem sie die Datenspeicherung dezentralisiert und Transaktionen durch Kryptografie absichert, was Datenunveränderlichkeit sowie Schutz vor unbefugtem Zugriff gewährleistet. Frühe Arbeiten schlugen leichte Blockchain-Frameworks für Smart Homes vor, um Benutzerdaten vor externen Angriffen zu schützen. Smart Contracts automatisieren zudem Geräteaktionen basierend auf definierten Triggern. Allerdings können die hohen Rechenleistungen und Konsensmechanismen der Blockchain zu Verzögerungen führen, die die Effizienz bei Echtzeitanwendungen beeinträchtigen. Die Integration von Blockchain mit Machine Learning (ML) wird erforscht, um das Sicherheitsmanagement in 6G-Netzwerken zu verbessern und städtische Infrastrukturen zu optimieren, wodurch Transparenz, Sicherheit und Effizienz in Bereichen wie Energie und Verkehr gesteigert werden. Anwendungen der Blockchain stärken auch die Sicherheit und Privatsphäre von IoT-Smart-Geräten. Der Einsatz von ML in der prädiktiven Temperaturregelung gewinnt an Bedeutung, da er die Systemreaktion verbessert und Energieeffizienz steigert. ML-Algorithmen analysieren historische Daten zu Innenraumtemperatur, Belegung und Wetter, um Heiz- oder Kühlbedarf vorherzusagen, was vorzeitige Systemanpassungen ermöglicht. Studien zeigen, dass ML-basierte Steuerung den Energieverbrauch im Vergleich zu reaktiven Systemen um bis zu 18 % reduzieren kann. Solche prädiktiven Systeme erfordern eine robuste und sichere Datenhandhabung zur Verarbeitung von Echtzeit- und historischen Eingaben. Edge Computing wird eingeführt, um Latenz- und Bandbreitenprobleme bei Cloud-Processing zu verringern, indem Daten lokal verarbeitet werden, was besonders für die Echtzeit-Temperaturkontrolle vorteilhaft ist. Das Zusammenspiel zwischen KI (Künstliche Intelligenz) und Blockchain-Technologien erhöht die Produktivität in der Industrie, die Zuverlässigkeit des Betriebs und die Datensicherheit signifikant. Die Kombination von erklärbarer KI mit Blockchain verbessert finanzielle Entscheidungen durch erhöhte Transparenz und Vertrauen. Smart-Home-Frameworks, die Blockchain und Deep-Learning-Modelle nutzen, zeigen Fortschritte in Energieeffizienz, Sicherheit und Automatisierung. Differential Privacy-Modelle, die in Blockchain integriert sind, schützen die Privatsphäre der Nutzer erheblich. Systeme wie BEDS verbessern die Datenverwaltung in Smart Homes und Fahrzeugen durch effiziente Sensor-Datenplanung. Kollaborative Ansätze, die Blockchain mit drahtlosen Sensornetzwerken (WSNs) kombinieren, verbessern Datenintegrität und Zuverlässigkeit, während neuartige Schwarmintelligenz-Methoden die Sicherheit und Effizienz von WSNs erhöhen. Weitere Forschungen optimieren den Betrieb von Mikrogrids, drahtlose Energieübertragungssysteme und die Integration erneuerbarer Energien in Smart Homes durch fortschrittliche Prognose- und Planungstechniken, häufig mit kombinierten ML-Algorithmen zur verbesserten Energieverbrauchsvorhersage. Das Vertrauen der Nutzer spielt eine entscheidende Rolle bei der Akzeptanz von KI-gesteuerten Smart-Home-Geräten und beeinflusst die Bereitschaft, solche Technologien zu integrieren. Übersichten behandeln KI-gesteuertes Energiemanagement zur Optimierung der Temperaturkontrolle und Effizienz, während Analysen zur Blockchain den Fokus auf die Sicherheit des Datenaustauschs im Smart Home legen. WSNs sind zentral für die Echtzeit-Datenerfassung in prädiktiven Temperaturregelungssystemen, wobei verschiedene ML-Strategien den Energieverbrauch durch Vorhersage und Anpassung der Heizsysteme verbessern. Blockchain-gestützter dezentraler Energiehandel entspricht den Zielen des Energiemanagements im Smart Home. Datenaggregationsverfahren optimieren die Leistung von WSNs, indem sie den Energieverbrauch reduzieren und die Genauigkeit erhöhen. Kognitive Agenten ermöglichen kontextabhängige Anpassungen im IoT.

Innovative hybride Architekturen und agentenbasierte Algorithmen verbessern die Ressourcenerkennung und Knotenkalibrierung, was die Skalierbarkeit und Sicherheit in IoT-Netzwerken erhöht. Die vorgestellte Arbeit trägt wesentlich bei durch (1) die Integration von KI und Blockchain für prädiktives Temperaturmanagement und sichere Datenverarbeitung; (2) die Entwicklung eines Frameworks, das prädiktive Planung mit dynamischer Ereigniserkennung verbindet; sowie (3) die Bewertung der Leistung hinsichtlich Energieeffizienz, Sicherheit und Skalierbarkeit. Trotz Fortschritten bestehen noch Lücken: Die eingeschränkte Verbindung von Blockchain mit prädiktivem ML für die Temperatursteuerung begrenzt sichere und adaptive Lösungen; viele Systeme fehlen an prädiktiver Kontrolle in Kombination mit robusten Datenschutzmaßnahmen; Cloud-zentrierte Verarbeitung verursacht Latenzen und Rechenengpässe, die die Echtzeitreaktion beeinträchtigen; zudem werden Ansätze des Energiemanagements oft hinsichtlich dynamischer Preisgestaltung und dezentraler Handelsmöglichkeiten vernachlässigt. Dieses Papier schließt diese Lücken durch ein KI-gestütztes Blockchain-Framework, das WSNs, ML-basierte prädiktive Analysen und Edge-Computing mit zeitversetzter Datenverarbeitung integriert. Wichtige Innovationen umfassen die sichere, Blockchain-gestützte prädiktive ML-Analyse für optimiertes Heizen/Kühlen; den Einsatz von Edge Computing zur Verringerung der Latenz durch lokale Datenverarbeitung und zeitversetzte Analyse zur Senkung der Spitzenlasten; präzise Ereigniserkennung mittels fortschrittlicher WSNs in Verbindung mit prädiktiver Planung zur Energieoptimierung; den blockchain-basierten Peer-to-Peer-Energiehandel mit dynamischer Preisgestaltung zur Nutzung und Kostensenkung; sowie die Skalierbarkeit bei verbesserter Energieeffizienz und sicherer dezentraler Verwaltung. Verschiedene KI/ML-Modelle kommen in diesem Bereich zum Einsatz: Künstliche Neuronale Netze (ANNs) und Deep Neural Networks modellieren komplexe nichtlineare Zeitreihen für Temperatur- und Energieprognosen; Support Vector Machines (SVMs) führen Regression auf hochdimensionalen Daten durch; Random Forests (RF) bieten robuste ensemblebasierte Vorhersagen; Recurrent Neural Networks (RNNs) und Long Short-Term Memory (LSTM)-Modelle sind spezialisiert auf zeitabhängige Prognosen; Entscheidungsbäume (DT) unterstützen interpretierbare Entscheidungen bei der Temperaturregelung. Diese Modelle verbessern die Vorhersagegenauigkeit für die Optimierung von HVAC-Systemen. Die Problemstellung umfasst die Modellierung der Temperaturdynamik basierend auf Wärmeübertragung, den Einsatz von ML zur Vorhersage zukünftiger Temperaturen und Energieverbrauchs sowie die Anwendung von Steuerungsgesetzen, um die Innentemperatur innerhalb der Nutzerpräferenzen zu halten. Der Energieverbrauch wird unter Berücksichtigung von Komforteinschränkungen minimiert. Zeitversetzte Analysen verlagern nicht- dringende Berechnungen auf Nebenzeiten und reduzieren so die Spitzenbelastung bei der Datenverarbeitung. Blockchain sichert Sensordaten und Steuerbefehle durch Speicherung unschlagbarer Hash-Blöcke, die die Datenintegrität und Transparenz garantieren. Dynamische Heiz- und Kühlereignisse werden anhand der Temperaturänderungsraten erkannt, wobei Schwellenwerte mithilfe von ML an die Umwelt angepasst werden. Prädiktive Planung nutzt historische Ereignismuster, um die Heizbedürfnisse vorherzusagen und einen vorauseilenden, energieeffizienten Betrieb zu ermöglichen. Eine zentrale Innovation ist der blockchain-basierte, dezentrale Energiehandel zwischen Smart Homes, bei dem Überschüsse aus erneuerbaren Energien sicher mithilfe von Smart Contracts zu dynamischen Preisen gehandelt werden. Drahtlose Sensornetzwerke werden durch die adaptive Steuerung aktiver Sensoren optimiert, um den Stromverbrauch bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Abdeckung zu minimieren. Mehrere Smart Homes arbeiten als Agenten in einem dezentralen Netzwerk zusammen, um Energiebelastungen zu teilen und Spitzenlasten zu reduzieren. Ein adaptiver Steuerungsalgorithmus minimiert den Energieverbrauch und Temperaturschwankungen durch Echtzeit-Feedback und Lernraten. Der Algorithmus des Systems sammelt und verarbeitet historische sowie Echtzeit-Sensordaten; trainiert ML-Modelle; prognostiziert Temperatur und Energieverbrauch; erkennt Heiz- und Kühlereignisse; integriert Blockchain für sichere, unveränderliche Protokollierung und Konsensus; nutzt prädiktive Planung und Optimierung; und passt sich dynamisch anhand des Feedbacks an. Die Leistung wird anhand der Genauigkeit, Energieeinsparungen, Skalierbarkeit und Latenz bewertet. Simulationsstudien verwenden einen realen Datensatz mit WSN- und IoT-Geräten, die Temperaturen, Energieverbrauch und Heizkörperstatus sowie externe Wetterdaten aus mehreren Räumen über sechs Monate überwachen. Die Datenvorverarbeitung umfasst Interpolation bei fehlenden Werten, Ausreißerentfernung mittels Interquartilsabstands-Filter, Normalisierung und Merkmalsextraktion für zeitliche Muster. Neuronale Netzmodelle werden trainiert und für adaptives Lernen visualisiert. Die Simulationen zeigen, dass das System die Innentemperatur trotz äußerer Fluktuationen durch prädiktive Steuerung besser aufrechterhält, wobei es zu gleichmäßigeren Temperaturregelungen und signifikanten Energieeinsparungen durch dynamische Stromanpassungen und Lastenverschiebung kommt. Die Blockchain-Integration sorgt für eine sichere Datenverwaltung und unterstützt den dezentralen Energiehandel sowie die Planung. Das System erkennt Heiz- und Kühlereignisse sowie das Einschalten der Heizkörper schnell anhand ML-gestützter Schwellenwerte, was eine energieeffiziente, vorauseilende Steuerung ermöglicht. Vergleichsanalysen zeigen deutliche Vorteile gegenüber herkömmlichen Thermostat- und PID-Reglern hinsichtlich Energieeinsparungen, Reaktionszeit, Genauigkeit, Ereigniserkennung und Datensicherheit. Die Analyse der algorithmischen Komplexität zeigt eine effiziente Erfassung der Echtzeitdaten (O(n)), ML-Inferenz (O(d)), Blockchain-Transaktionsverarbeitung (O(1) bis O(log n)) und Ereigniserkennung (O(n)). Der Speicherbedarf wächst mit der Anzahl der Sensoren und der Blockchain-Größe. Das Framework balanciert die Rechenanforderungen und die Optimierung des Energieverbrauchs bei gleichzeitiger Wahrung der Datenintegrität durch Blockchain-Konsensus. Zusammenfassend vereint das vorgestellte KI-gestützte Blockchain-Framework für prädiktives Temperaturmanagement in Smart Homes fortschrittliche ML-Prognosen, sichere dezentrale Datenverwaltung, Edge-basierte zeitversetzte Verarbeitung und dezentrale Energietransaktionen. Dieser integrierte Ansatz verbessert maßgeblich die Energieeffizienz, die Systemreaktion, den Nutzerkomfort und die Datensicherheit, löst zentrale Herausforderungen in intelligenten Heimumgebungen und ermöglicht skalierbare, vertrauenswürdige sowie adaptive Temperaturregelung.