Blokiahel tehnoloogia on muutunud tugevaks lahenduseks Internet of Things (IoT) süsteemide turvalisuse ja privaatsuse parandamisel, decentraliseerides andmete salvestamist ning turvates tehinguid krüptograafia kaudu, tagades andmete muutumatuse ja kaitse volitamata juurdepääsu eest. Varasemad tööd pakkusid kergekaalulisi blokklaua raamistikke nutikodude jaoks, et kaitsta kasutajaandmeid väliste rünnakute eest. Nutilepingud automatiseerivad edasi ka seadmete tegevusi vastavalt määratletud käivitajatele. Kuid blokklaua arvutusnõudlus ja konsensusmehhanismid võivad põhjustada viivitusi, mis vähendavad tõhusust reaalajas rakendustes. Blokklaua ühildamine masinõppe (ML) ja 6G võrkude turvalisuse haldamiseks ning nutikate linnate infrastruktuuride optimeerimiseks uurib võimalusi, suurendades läbipaistvust, turvalisust ja tõhusust valdkondades nagu energia ja transpordisüsteemid. Blokklaua rakendused tugevdavad samuti IoT nutikad seadmed turvalisust ja privaatsust. ML kasutamist prognoosiva temperatuuri reguleerimise valdkonnas on tõhustatud selle võime parandada süsteemi reageerimisvõimet ja energiatõhusust. ML algoritmid analüüsivad ajaloolisi siseõhu temperatuuri, tegevuse ja ilmaandmeid, et ette näha soojendus- või jahutustarvet ja võimaldada ennetavaid süsteemiparandusi. Uuringud näitavad, et ML-põhine juhtimine võib energiat vähendada kuni 18% võrreldes reaktsiooni-põhiste süsteemidega. Sellised prognoosivad süsteemid nõuavad tugevat ja turvalist andmetöötlust, et hallata reaalajas ning ajaloolisi sisendeid. Äärearvutus (edge computing) on kasutusele võetud, et leevendada pilvepõhist töötlemist ja ribalaiusprobleeme, töödelda andmeid kohaliku taseme kaudu, parandades reaalajas otsustusprotsesse, eriti nutika temperatuuri juhtimisel. Tehisintellekti (AI) ja blokklaua sünergia märkimisväärselt parandab tööstusliku tootlikkuse, operatiivset usaldusväärsust ja andmete turvalisust. Selgitava AI ja blokklaua kombineerimine täiendab finantsotsuste tegemist suurendades läbipaistvust ja usaldusväärsust. Nutikodu raamistikud, mis kasutavad blokklauad ja süvaõpetusmudeleid (deep learning), näitavad arenguid energiatõhususes, turvalisuses ja automatiseerimises. Diferentsiaalne privaatsusmudel, mis on integreeritud blokklauaga, kaitseb kasutajaandmete privaatsust märkimisväärselt. Süsteemid nagu BEDS parandavad andmehaldamist nutikodudes ja sõidukites, võimaldades sensorandmete tõhusat ajakava ning korraldust. Koostööpõhised lähenemised, mis ühendavad blokklaua traadita sensorvõrkudega (WSN), edendavad andmete terviklikkust ja usaldusväärsust, samas kui uued parvõesi intelligentsuse (swarm intelligence) meetodid suurendavad WSN turvalisust ja tõhusust. Muud uuringud optimeerivad mikrogride juhtimist, traadita energia üleandmissüsteeme ja taastuvenergia integreerimist nutikodudesse, kasutades edasijõudnud prognoosimise ja kava koostamise tehnikaid, sageli kombineerides ML-algoritme, et parandada energia kasutamise prognoose. Kasutaja usaldus mängib otsustavat rolli AI-põhiste nutikoduseadmete vastuvõtmise ja integratsiooni otsustes. Ülevaadete keskmes on AI-põhine energiahaldus, mis optimeerib temperatuuri ja tõhusust, samas kui blokklaua analüüs keskendub nutikodud andmevahetuse turvalisusele. WSN-id on otsustava tähtsusega reaalajas andmekogumisel prognoosiva temperatuuri juhtimise raamistikus, kus erinevad ML strateegiad parandavad energiatõhusust nii, et prognoositakse ja kohandatakse küttesüsteeme. Blokklaua toel toimuvad detsentraliseeritud energiatõkked, mis vastavad nutikodu energiahaldus eesmärkidele. Andmehomanahendused optimeerivad WSN-i jõudlust vähendades energiat ning suurendades täpsust. Kognitiivsed agentuurid võimaldavad IoT-le kontekstile vastavat kohanemist.

Innovaatilised hübriidsed arhitektuurid ja agentpõhised algoritmid parandavad ressursside avastamist ja sõlmede paiknemist, suurendades IoT-võrkude skaleeritavust ja turvalisust. Antud töö oluliseks panuseks on (1) AI ja blokklaua integratsioon prognoosiva temperatuuri haldamiseks ning turvaliseks andmetöötluseks; (2) raamistiku väljatöötamine, mis ühendab prognoosivisi ajakavastamist ja dünaamilist sündmuste tuvastust; ning (3) jõudluse hindamine energiatõhususe, turvalisuse ja skaleeritavuse osas. Hoolimata edusammudest on siiski jätkuvaid lünki: piiratud blokklaua ja prognoosiva ML kiire integratsioon temperatuuri juhtimisel piirab turvalisi ja kohanduvaid lahendusi; paljud süsteemid vajavad prognoosivõimekust koos tugevdatud andmeturvalisusega; pilvepõhine töötlemine tekitab viivitusi ja arvutuslikke kitsaskohti, mis takistavad reaalajas reageerimist; ning energiahalduslähenemised sageli ei arvesta dünaamilisi hindu ning detsentraliseeritud kaubanduse võimalusi. See artikkel võtab need puudujäägid käsitlusse AI-põhise blokklaua raamistiku abil, mis ühendab WSN-id, ML-põhise prognoosivanalüüsi ning äärearvutuse koos ajastatud andmetöötlusega. Peamised innovaatsioonid hõlmavad turvalist blokklaua toetatud prognoosivat ML-i optimeeritud kütte/jahutussüsteemide jaoks; äärearvutust väiksemate viivituste saavutamiseks kohaliku andmetöötluse ja ajastatud analüüsi kaudu ning tõusva koormuse vähendamiseks; täpse sündmuste tuvastuse täiustatud WSN-ide ja prognoosiva ajakavastamise abil, et minimeerida energiakulu; blokklaua toel toimuvat isikliku võrgu energiaturu reguleerimist koos dünaamilise hinnastamisega, et optimeerida kasutust ja vähendada kulusid; ning skaleeritavust energiatõhususe ja turvalise detsentraliseeritud halduse kaudu. Selles valdkonnas rakenduvad mitmed AI/ML mudelid: Tehisneura (ANNs) ja sügava õppimise (deep learning) võrgud modelleerivad keerulisi mittelineaarseid ajasari, et teha temperatuuri ja energia prognoose; Toetussuunalihased (Support Vector Machines, SVM) tegelevad regressiooniga kõrgdimensioonilises andmestikus; Juhuslikud metsad (Random Forests, RF) pakuvad tugevat ansambliennustust; Recurrent Neural Networks (RNN) ja Long Short-Term Memory (LSTM) mudelid on suurepärased ajast sõltuvate prognooside tegemisel; otsustuspuud (Decision Trees, DT) võimaldavad interpretatiivset ja selget otsustamist temperatuuri juhtimisel. Need mudelid suurendavad HVAC süsteemide täpsust ning tõhusust. Probleemi formuleerimisel hõlmab see temperatuuri dünaamika modelleerimist soojusvahetuse põhjal, ML kasutamist tulevase temperatuuri ja energia tarbimise prognoosimiseks ning juhtimisreeglite rakendamist, et hoida sisetemperatuur kasutaja eelistustes. Energia tarbimine minimeeritakse mugavusreegleid rikkumata. Ajastatud analüüs võimaldab vähendada ebavajalikke arvutusi ning hajutada koormust tipu ajal. Blokklaua turvab sensorandmeid ja juhtimissignaale, salvestades krüpteeritud ja muutumatuid plokke, et tagada andmete terviklikkus ja läbipaistvus. Dünaamilisi kütte/jahutussündmusi tuvastatakse temperatuuri muutuste kiiruste kaudu, kus ML aitab kohandada künniseid, arvestades keskkonnategureid. Prognoosiv ajakava kasutab ajaloolist sündmustepilti, et eelnevalt hinnata küttevajadust ning võimaldada ennetavat ja energiatõhusat tegevust. Oluliseks uuenduseks on decentraliseeritud energiatehingud nutikodude vahel, kus ülejääk taastuvatest energiaallikatest vahetatakse turvaliselt läbi nutilepingute ja dünaamilise hinnastamise. Traadita sensorvõrkude optimeerimine toimub adaptatiivse sensorite haldamisega, et vähendada energiatarvet ja säilitada katvus. Mitmed nutikodud toimivad agentidena detsentraliseerunud võrgus, jagades energkoormusi ning vähendades tipukulusid. Kohanduv juhtimisalgoritm minimeerib energia kasutamist ja temperatuuride kõrvalekaldeid, kasutades reaalajas tagasisidet ning õppimiskiirusi. Süsteemi algoritm kogub ja eeltöötleb ajaloolisi ning reaalajas sensorandmeid; treenib ML-mudeleid; teeb temperatuuride ja energia tarbimise prognoose; tuvastab kütte või jahutuse sündmusi; integreerib blokklaua turvaliseks ja muutumatuks logimiseks ning konsensuse loomiseks; rakendab prognoosiva ajakavastamist ja optimeerimist ning kohandub dünaamiliselt tagasiside põhjal. Tulemusi hinnatakse täpsuse, energiasäästu, skaleeritavuse ja latentsi järgi. Simulatsioonid kasutavad reaalse maailma andmestikku koos WSN-idega, jälgides temperatuure, energiakulu ning radiaatorite tööd, samal ajal jälgides välisilmastikuandmeid mitmest ruumist kuue kuu jooksul. Andmete eelanalüüs hõlmab vahelejäänud väärtuste interpoleerimist, ääriuhtluse eemaldamist, normaliseerimist ning tunnusjoonte väljavõtmist ajaliseks mustriteks. Neuraalvõrkude mudelid treenitakse ning nende adaptatiivset õppimist visualiseeritakse. Simulatsioonid näitavad, et süsteem suudab prognoosiva juhtimise abil stabiliseerida siseõhu temperatuure väliste muutuste keskel, saavutades sujuvama temperatuuri reguleerimise ning olulise energiasäästu, näiteks dünaamilise võimsuse kohandamise ning loadasustuse ajal. Blokklaua integratsioon tagab turvalise andmehalduse ning toetab detsentraliseeritud energiatehinguid ja ajakava. Süsteem kiiresti tuvastab radiaatorite kütte- või jahutustingimused ning kasutab ML-põhiseid künniseid, mis võimaldab energiatõhusat ennetavat juhtimist. Võrdlusnäitajad näitavad märkimisväärset paranemist tavapäraste termostaatide ja PID-kontrolleritega võrreldes energiasäästu, reageerimisaegade ning andmeturbe osas. Algoritmide keerukusanalüüsid näitavad tõhusat andmete kogumist (O(n)), ML-ennetust (O(d)), blokklaua tehingute töötlemist (O(1)- kuni O(log n)) ning sündmuste tuvastust (O(n)). Salvestustarve kasvab sensorite ja blokklaua suuruse suurenedes. Raamistik tasakaalustab arvutus- ja energiatõhusust, säilitades andmete terviklikkuse ning turvalisuse aktsentuga plokklaua konsensusele. Kokkuvõttes ühendab see AI-põhine blokklaua raamistik nutikodude temperatuurijuhtimisel arenenud ML-ennustuse, turvalise detsentraliseeritud andmetöötluse, äärarvutuse ja energiatehingute süsteemi. See integreeritud lähenemine suurendab märkimisväärselt energiatõhusust, süsteemi reageerimisvõimet, kasutajamugavust ning andmeturvet, lahendades olulisemaid väljakutseid nutikodu keskkonnas ning võimaldades skaleeritavaid, usaldusväärseid ja kohandatavaid temperatuuri reguleerimise lahendusi.