Η τεχνολογία blockchain έχει γίνει μια δυνατή λύση για την ενίσχυση της ασφάλειας και της ιδιωτικότητας στα συστήματα Internet of Things (IoT), μέσω του αποκεντρωμένου αποθήκευσης δεδομένων και της διασφάλισης συναλλαγών με κρυπτογράφηση, εξασφαλίζοντας αμεταβλητότητα δεδομένων και προστασία από μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση. Η αρχική εργασία πρότεινε ελαφριά πλαίσια blockchain για έξυπνα σπίτια, με σκοπό την προστασία των δεδομένων των χρηστών από εξωτερικές επιθέσεις. Τα έξυπνα συμβόλαια αυτοματοποιούν περαιτέρω τις ενέργειες των συσκευών με βάση ορισμένα ερεθίσματα. Ωστόσο, οι υπολογιστικές απαιτήσεις του blockchain και τα σύμφωνων μηχανισμοί μπορούν να εισάγουν καθυστερήσεις, μειώνοντας την αποδοτικότητα σε πραγματικό χρόνο. Η ενσωμάτωση του blockchain με την μηχανική μάθηση (ML) εξετάζεται για τη βελτίωση της διαχείρισης της ασφάλειας στα δίκτυα 6G και την βελτιστοποίηση των υποδομών έξυπνων πόλεων, ενισχύοντας τη διαφάνεια, την ασφάλεια και την αποδοτικότητα σε τομείς όπως η ενέργεια και οι μεταφορές. Οι εφαρμογές του blockchain ενισχύουν επίσης την ασφάλεια και την ιδιωτικότητα των έξυπνων συσκευών IoT. Η εφαρμογή της ML στον προβλεπτικό έλεγχο θερμοκρασίας αποκτά έδαφος λόγω της ικανότητάς της να βελτιώνει την ανταπόκριση του συστήματος και την ενεργειακή αποδοτικότητα. Οι αλγόριθμοι ML αναλύουν ιστορικά δεδομένα εσωτερικής θερμοκρασίας, παρουσία, και πρόβλεψης καιρού για την πρόγνωση αναγκών θέρμανσης ή ψύξης, επιτρέποντας προληπτικές ρυθμίσεις του συστήματος. Μελέτες δείχνουν πως ο ελεγκτής βασισμένος στη ML μπορεί να μειώσει την κατανάλωση ενέργειας έως και 18% σε σύγκριση με αντιδραστικά συστήματα. Τέτοιου είδους προβλεπτικά συστήματα χρειάζονται αξιόπιστη και ασφαλή διαχείριση δεδομένων για την επεξεργασία τόσο σε πραγματικό χρόνο όσο και ιστορικών εισόδων. Η τεχνολογία edge computing εισάγεται για την αντιμετώπιση καθυστερήσεων και ζητημάτων εύρους ζώνης που σχετίζονται με την επεξεργασία στο cloud, διαχειρίζοντας τα δεδομένα τοπικά και βελτιώνοντας τις αποφάσεις σε πραγματικό χρόνο, ιδιαίτερα για τον έλεγχο θερμοκρασίας. Η συνεργασία μεταξύ τεχνητής νοημοσύνης (AI) και τεχνολογιών blockchain αυξάνει σημαντικά την παραγωγικότητα των βιομηχανιών, την αξιοπιστία λειτουργίας και την ασφάλεια των δεδομένων. Ο συνδυασμός explainable AI με το blockchain βελτιώνει τις χρηματοοικονομικές αποφάσεις μέσω αυξημένης διαφάνειας και εμπιστοσύνης. Τα πλαίσια έξυπνων σπιτιών που αξιοποιούν blockchain και μοντέλα βαθιάς μάθησης παρουσιάζουν προόδους στην ενεργειακή αποδοτικότητα, την ασφάλεια και την αυτοματοποίηση. Τα μοντέλα διαφορετικής ιδιωτικότητας που ενσωματώνονται με blockchain προστατεύουν σημαντικά την ιδιωτικότητα των χρηστών. Συστήματα όπως το BEDS βελτιώνουν τη διαχείριση δεδομένων σε έξυπνα σπίτια και οχήματα, μέσω αποτελεσματικού προγραμματισμού των αισθητήρων. Συνεργατικές προσεγγίσεις που συνδυάζουν blockchain με ασύρματα δίκτυα αισθητήρων (WSNs) προάγουν την ακεραιότητα και αξιοπιστία των δεδομένων, ενώ μέθοδοι swarm intelligence ενισχύουν την ασφάλεια και αποδοτικότητα των WSN. Άλλες έρευνες βελτιστοποιούν λειτουργίες μικροδικτύων, συστημάτων ασύρματης μεταφοράς ενέργειας και ενσωμάτωσης ανανεώσιμων πηγών ενέργειας σε έξυπνα σπίτια μέσω προηγμένων προβλέψεων και προγραμματισμού, συχνά με συνδυασμό αλγορίθμων ML για βελτίωση των προβλέψεων ενεργειακής κατανάλωσης. Η εμπιστοσύνη των χρηστών επηρεάζει σημαντικά την υιοθέτηση έξυπνων συσκευών βασισμένων σε AI, διαμορφώνοντας τη διάθεση των χρηστών να ενσωματώσουν τέτοιες τεχνολογίες. Οι ανασκοπήσεις καλύπτουν τη διαχείριση ενέργειας με AI για βελτιστοποίηση ελέγχου θερμοκρασίας και αποδοτικότητας, ενώ οι αναλύσεις του blockchain εστιάζουν στην ασφάλεια των ανταλλαγών δεδομένων σε έξυπνα σπίτια. Τα WSN αποτελούν κεντρικό στοιχείο στη συλλογή δεδομένων σε πλαίσια προβλεπτικού ελέγχου θερμοκρασίας, με διάφορες στρατηγικές ML να βελτιώνουν την ενεργειακή αποδοτικότητα μέσω πρόβλεψης και ρύθμισης των συστημάτων θέρμανσης. Η αποκεντρωμένη διαχείριση ενέργειας με blockchain ευθυγραμμίζεται με τους στόχους διαχείρισης ενέργειας στα έξυπνα σπίτια. Τεχνικές συλλογής δεδομένων βελτιστοποιούν την απόδοση των WSN, μειώνοντας την κατανάλωση ενέργειας και βελτιώνοντας την ακρίβεια. Οι γνωστικοί πράκτορες επιτρέπουν την προσαρμογή του IoT σε περιβάλλοντα με επίγνωση του πλαισίου.

Καινοτόμες υβριδικές αρχιτεκτονικές και αλγόριθμοι βασισμένοι σε πράκτορες ενισχύουν την ανακάλυψη πόρων και τον εντοπισμό κόμβων, βελτιώνοντας την κλίμακα και την ασφάλεια των δικτύων IoT. Το παρουσιαζόμενο έργο συμβάλλει σημαντικά μέσω (1) της ενσωμάτωσης AI και blockchain για προβλεπτικό έλεγχο θερμοκρασίας και ασφαλή διαχείριση δεδομένων· (2) της ανάπτυξης πλαισίου που συνδυάζει προβλεπτικό προγραμματισμό με δυναμική ανίχνευση συμβάντων· και (3) της αξιολόγησης της απόδοσης σε όρους ενεργειακής αποδοτικότητας, ασφάλειας και κλιμάκωσης. Παρότι έχουν σημειωθεί πρόοδοι, υφίστανται ελλείψεις: η περιορισμένη ενσωμάτωση blockchain με προβλεπτικά μοντέλα ML για τον έλεγχο θερμοκρασίας περιορίζει τις ασφαλείς και ευέλικτες λύσεις· πολλά συστήματα στερούνται προγνωστικού ελέγχου με ισχυρή διαχείριση δεδομένων· η επεξεργασία σε cloud προκαλεί καθυστερήσεις και περιορισμούς υπολογιστικής ισχύος που εμποδίζουν την άμεση ανταπόκριση· και οι προσεγγίσεις διαχείρισης ενέργειας συχνά παραβλέπουν την δυναμική τιμολόγηση και το δυναμικό αποκεντρωμένου εμπορίου. Αυτή η εργασία αντιμετωπίζει αυτά τα κενά μέσω ενός πλαισίου AI που υποστηρίζεται από blockchain, το οποίο ενσωματώνει WSN, προβλεπτική ανάλυση με ML και edge computing με επεξεργασία με χρονική εκτροπή. Κύριες καινοτομίες περιλαμβάνουν ασφαλή προβλεπτικά μοντέλα ML που υποστηρίζονται από blockchain για βελτιστοποίηση θέρμανσης/ψύξης· τη χρήση edge computing για μείωση της καθυστέρησης μέσω τοπικής επεξεργασίας δεδομένων και ανάλυσης με χρονική εκτροπή για μείωση της αιχμής φορτίου· ακριβή ανίχνευση συμβάντων μέσω προηγμένων WSN συσχετισμένων με προβλεπτικό προγραμματισμό για ελαχιστοποίηση ενέργειας· την ενεργοποίηση αποκεντρωμένης εμπορίας ενέργειας peer-to-peer μέσω blockchain με δυναμικές τιμές, για βελτιστοποίηση χρήσης και μείωση κόστους· και την κλιμάκωση του συστήματος με βελτιωμένη ενεργειακή αποδοτικότητα και ασφαλή διαχείριση σε αποκεντρωμένα πλαίσια. Διάφορα μοντέλα AI/ML εφαρμόζονται σε αυτόν τον τομέα: τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (ANN) και βαθιά νευρωνικά δίκτυα μοντελοποιούν πολύπλοκες μη γραμμικές σειρές χρόνου για προβλέψεις θερμοκρασίας και ενέργειας· υποστηρικτικά διανυσματικά μηχανές (SVMs) εκτελούν παλινδρόμηση σε υψηλές διαστάσεις δεδομένων· τυχαία δάση (RF) προσφέρουν ανθεκτικές σύνολες προβλέψεων· επαναληπτικά νευρωνικά δίκτυα (RNN) και Long Short-Term Memory (LSTM) διακρίνονται σε προγνώσεις εξαρτώμενες από το χρόνο· και δέντρα αποφάσεων (DT) μοντελοποιούν κατανοητές αποφάσεις για έλεγχο θερμοκρασίας. Αυτά τα μοντέλα βελτιώνουν την ακρίβεια πρόβλεψης για την оптимизация συστημάτων HVAC. Ο ορισμός προβλήματος περιλαμβάνει μοντελοποίηση των θερμοκρασιακών δυναμικών βάσει μεταφοράς θερμότητας, χρήση ML για πρόβλεψη μελλοντικής θερμοκρασίας και κατανάλωσης ενέργειας, και εφαρμογή ελεγκτικών νόμων για τη διατήρηση της εσωτερικής θερμοκρασίας εντός των προτιμήσεων του χρήστη. Η κατανάλωση ενέργειας ελαχιστοποιείται υπό όρους άνεσης. Η ανάλυση με χρονική εκτροπή αναθέτει μη επείγουσες επεξεργασίες σε ώρες χαμηλής ζήτησης, μειώνοντας το φορτίο επεξεργασίας σε ώρες αιχμής. Το blockchain διασφαλίζει την ακεραιότητα δεδομένων αισθητήρων και σημάτων ελέγχου, αποθηκεύοντας κατακερματισμένα, αμετάβλητα μπλοκ. Η δυναμική ενεργειακή διαχείριση θέρμανσης/ψύξης ανιχνεύεται από τους ρυθμούς μεταβολής θερμοκρασίας, με φίλτρα που έχουν προσαρμοστεί μέσω ML για να λογαριάζουν μεταβλητότητα περιβαλλοντικών παραγόντων. Ο προβλεπτικός προγραμματισμός αξιοποιεί ιστορικά μοτίβα συμβάντων για την πρόβλεψη αναγκών θέρμανσης, επιτρέποντας προληπτική και αποδοτική ενεργειακά λειτουργία. Μια βασική καινοτομία αφορά την αποκεντρωμένη εμπορία ενέργειας μεταξύ έξυπνων σπιτιών μέσω blockchain, όπου πλεονάζουσα ανανεώσιμη ενέργεια διαπραγματεύεται με ασφάλεια μέσω έξυπνων συμβολαίων με δυναμικές τιμές. Τα ασύρματα δίκτυα αισθητήρων (WSN) βελτιστοποιούνται μέσω διαχειρισμού ενεργών αισθητήρων, μειώνοντας την κατανάλωση ενέργειας με διατήρηση καλύψεων. Πολλαπτά έξυπνα σπίτια συνεργάζονται ως πράκτορες σε αποκεντρωμένο δίκτυο για κοινή χρήση φορτίων ενέργειας και μείωση αιχμών. Ένα προσαρμοστικό αλγόριθμο ελέγχου ελαχιστοποιεί την ενέργεια και τις αποκλίσεις θερμοκρασίας με χρήση άμεσων σημάτων ανατροφοδότησης και ρυθμών μάθησης. Το αλγοριθμικό σύστημα συλλέγει και προεπεξεργάζεται ιστορικά και σε πραγματικό χρόνο δεδομένα αισθητήρων· εκπαιδεύει μοντέλα ML· προβλέπει θερμοκρασία και κατανάλωση ενέργειας· ανιχνεύει συμβάντα θέρμανσης/ψύξης· ενσωματώνει το blockchain για ασφαλή, αμετάβλητη καταγραφή και συμφωνία· εφαρμόζει προβλεπτικό προγραμματισμό και βελτιστοποίηση· και προσαρμόζεται δυναμικά με βάση την ανατροφοδότηση. Η απόδοση αξιολογείται με ακρίβεια, εξοικονόμηση ενέργειας, κλιμάκωση και καθυστερήσεις. Οι προσομοιώσεις βασίζονται σε ένα πραγματικό σύνολο δεδομένων με WSN και IoT συσκευές που παρακολουθούν θερμοκρασίες, ενεργειακή χρήση και κατάσταση καλοριφέρ, μαζί με καιρικά δεδομένα από πολλαπλά δωμάτια έξι μηνών. Η προεπεξεργασία περιλαμβάνει παρεμβολή σε ελλιπή δεδομένα, αφαίρεση ακραίων τιμών μέσω φίλτρων IQR, κανονικοποίηση και εξαγωγή χαρακτηριστικών για χρονικές μοτίβα. Τα μοντέλα νευρωνικών δικτύων εκπαιδεύονται και απεικονίζονται σε μια διαδικασία προσαρμοστικής μάθησης. Οι προσομοιώσεις αποδεικνύουν ότι το σύστημα διατηρεί αποτελεσματικά την εσωτερική θερμοκρασία παρά τις εξωτερικές διακυμάνσεις, επιτυγχάνοντας πιο ομαλό έλεγχο θερμοκρασίας και σημαντικές μειώσεις στην ενεργειακή κατανάλωση μέσω δυναμικής ρύθμισης ισχύος και φορτίου με χρονικες εκτροπές. Η ενσωμάτωση blockchain διασφαλίζει ασφαλή διαχείριση δεδομένων και υποστηρίζει αποκεντρωμένη εμπορία και προγραμματισμό ενέργειας. Το σύστημα ανιχνεύει άμεσα τη λειτουργία ενεργοποίησης/απενεργοποίησης καλοριφέρ και τα συμβάντα ψύξης με thresholds βασισμένα σε ML, επιτρέποντας ενεργειακά αποδοτικό προληπτικό έλεγχο. Οι συγκριτικές αναλύσεις δείχνουν σημαντικές βελτιώσεις σε εξοικονόμηση ενέργειας, χρόνους απόκρισης, ακρίβεια ανίχνευσης συμβάντων και ασφάλεια δεδομένων σε σύγκριση με παραδοσιακούς θερμοστάτες και ελεγκτές PID. Οι αναλύσεις πολυπλοκότητας των αλγορίθμων αποκαλύπτουν αποτελεσματική συλλογή δεδομένων σε πραγματικό χρόνο (O(n)), inference ML (O(d)), επεξεργασία blockchain (O(1) έως O(log n)) και ανίχνευση συμβάντων (O(n)). Η αποθήκευση αυξάνεται με τον αριθμό αισθητήρων και το μέγεθος blockchain. Το πλαίσιο ισορροπεί απαιτήσεις υπολογισμού και ενεργειακή αποδοτικότητα, διασφαλίζοντας την ακεραιότητα δεδομένων μέσω συμφωνιών blockchain. Συνοπτικά, το προτεινόμενο πλαίσιο AI και blockchain για προβλεπτικό έλεγχο θερμοκρασίας σε έξυπνα σπίτια συνδυάζει προηγμένες προβλεπτικές forecasting, ασφαλή αποκεντρωμένη διαχείριση δεδομένων, επεξεργασία edge με χρονική εκτροπή και αποκεντρωμένη εμπορία ενέργειας. Αυτή η ολοκληρωμένη προσέγγιση βελτιώνει σημαντικά την ενεργειακή αποδοτικότητα, την ανταπόκριση του συστήματος, την άνεση των χρηστών και την ασφάλεια των δεδομένων, αντιμετωπίζοντας βασικά προβλήματα στον χώρο των έξυπνων σπιτιών και καθιστώντας δυνατή μια κλιμακωτή, αξιόπιστη και ευέλικτη ρύθμιση θερμοκρασίας.