Lohkoketjuteknologia on kehittynyt vahvaksi ratkaisuksi turvallisuuden ja yksityisyyden parantamiseksi esineiden internetin (IoT) järjestelmissä hajauttamalla datan tallennusta ja suojaamalla tapahtumia kryptografian avulla, mikä varmistaa datan muuttumattomuuden ja suojaa luvattomalta pääsyltä. Alkuperäiset tutkimukset ehdottivat kevyitä lohkoketju-rakenteita älykkäisiin koteihin käyttäjien datan suojelemiseksi ulkoisilta hyökkäyksiltä. Älysopimukset automatisoivat laitteiden toimenpiteitä määriteltyjen laukaisimien perusteella. Kuitenkin lohkoketjun laskennalliset vaatimukset ja konsensusmekanismit voivat aiheuttaa viiveitä, jotka heikentävät tehokkuutta reaaliaikaisissa sovelluksissa. Lohkoketjun ja koneoppimisen (ML) yhdistämistä tutkitaan turvallisuuden parantamiseksi 6G-verkoissa ja älykkäiden kaupunkirakenteiden optimoimiseksi, lisäämällä läpinäkyvyyttä, turvallisuutta ja tehokkuutta esimerkiksi energiassa ja liikenteessä. Lohkoketjun sovellukset vahvistavat myös IoT-älylaitteiden turvallisuutta ja yksityisyyttä. ML:n käyttö ennakoivassa lämpötilansäädössä on lisääntynyt sen kyvyn vuoksi parantaa järjestelmän reagointikykyä ja energiatehokkuutta. ML-algoritmit analysoivat aiempia sisäilman lämpötila-, väestömäärä- ja säädataa ennustaakseen lämmitys- tai jäähdytysvaatimuksia, mikä mahdollistaa ennakoivat järjestelmän säädöt. Tutkimukset osoittavat, että ML-pohjainen ohjaus voi vähentää energiaa jopa 18 % verrattuna reagointi- tai reaktiivisiin järjestelmiin. Tällaiset ennakoivat järjestelmät tarvitsevat luotettavaa ja turvallista datankäsittelyä reaaliaikaisista ja historiallisista syötteistä. Reuna- (edge) laskenta otetaan käyttöön vähentämään pilvipohjaisen prosessoinnin viiveitä ja kaistanleveyden ongelmia paikallisella datan käsittelyllä, mikä parantaa erityisesti älyhybridilämpötilansäädön reaktiivisuutta. Keinotekoisen älyn (AI) ja lohkoketjun yhdistäminen merkittävästi lisää teollista tuottavuutta, toimintavarmuutta ja tietoturvaa. Selitettävän tekoälyn (Explainable AI, XAI) ja lohkoketjun yhdistäminen parantaa taloudellista päätöksentekoa lisäämällä läpinäkyvyyttä ja luottamusta. Älykotialustat, jotka hyödyntävät lohkoketjua ja syväoppimista, osoittavat edistystä energiatehokkuudessa, turvallisuudessa ja automaatiossa. Diferentiaalinen yksityisyysmalli, joka integroidaan lohkoketjuun, suojaa tehokkaasti käyttäjien dataa. Esimerkiksi BEDS-järjestelmät tehostavat datankäsittelyä älykodeissa ja ajoneuvoissa optimoimalla sensoridatan aikataulutusta. Yhteistyö lähijärjestelmien (WSN) ja lohkoketjun välillä edistää datan eheyttä ja luotettavuutta, kun taas ns. mehiläisyhdyskuntien äly (swarm intelligence) -lähestymistavat lisäävät WSN:n turvallisuutta ja tehokkuutta. Muut tutkimukset optimoivat mikropisteverkon, langattoman energian siirron ja uusiutuvan energian integraation älykodeissa hyödyntäen edistyneitä ennusteita ja aikataulutusta, usein yhdistämällä ML-algoritmeja parhaan energiankulutuksen ennustamiseksi. Käyttäjän luottamus vaikuttaa kriittisesti AI-pohjaisten älylaitteiden käyttöönottoon, määritellen käyttäjien halun ottaa nämä teknologiat käyttöön. Katsauksissa käsitellään AI:n ohjaamaa energianhallintaa, joka optimoi lämpötilan hallintaa ja tehokkuutta, ja lohkoketjun turvallisuusnäkökulmia, jotka suojaavat älykotien datavaihtoa. WSN:t ovat keskeisiä ennakoivassa lämpötilan säätöjärjestelmässä reaaliaikaisessa tiedonkeruussa, ja eri ML-strategiat parantavat energiatehokkuutta ennustamalla ja säätämällä lämmitysjärjestelmiä. Lohkoketjun mahdollistama hajautettu energian kaupankäynti tukee älykodin energianhallinnan tavoitteita. Tietojen keräystekniikat optimoivat WSN:n suorituskykyä vähentämällä energiankulutusta ja parantamalla tarkkuutta. Älykkäät agentit mahdollistavat IoT-ympäristön kontekstiin perustuvan sopeutumisen.

Innovatiiviset hybriditornit ja agenttipohjaiset algoritmit parantavat resurssien löytämistä ja solmujen paikannusta, mikä lisää skaalautuvuutta ja turvallisuutta IoT-verkoissa. Esitetty työ edistää merkittävästi (1) yhdistämällä AI:n ja lohkoketjun ennakoivaan lämpötilansäätöön ja turvalliseen datankäsittelyyn; (2) kehittämällä kehyksen, joka yhdistää ennakoivan aikataulutuksen ja dynaamisen tapahtumien tunnistuksen; sekä (3) arvioimalla suorituskykyä energiatehokkuuden, turvallisuuden ja skaalautuvuuden osalta. Huolimatta edistysaskeleista, edelleen on aukkoja: lohkoketjun ja ennakoivan ML:n integraatio lämpötilansäädössä on rajallista, mikä rajoittaa turvallisia ja sopeutuvia ratkaisuita; monista järjestelmistä puuttuu ennakoiva ohjaus ja vahva dataturva; pilvipohjainen prosessointi aiheuttaa viiveitä ja laskennallisia pullonkauloja reaaliaikaisessa reagoinnissa; ja energianhallintaratkaisuissa jää huomiotta dynaaminen hinnoittelu ja hajautettu kauppa potentiaalien hyödyntämisessä. Tämä tutkimus ratkaisee näitä puutteita AI:n ja lohkoketjun yhdistelmällä, joka sisältää WSN:n, ML-pohjaiset ennusteet ja reuna- (edge) laskennan aikaleimattomalla datankäsittelyllä. Keskeisiä innovaatioita ovat turvallinen lohkoketjen tuettu ennakoiva ML lämpötilan optimoimiseksi; paikallinen datan käsittely ja aikaleimattu analyysi viiveiden vähentämiseksi sekä huippukuormien alentamiseksi; kehittynyt WSN, joka tunnistaa tapahtumat tarkasti ja yhdistää ennakoivan aikataulutuksen energiankulutuksen minimoimiseksi; lohkoketjuavoin tapahtuva P2P-energian kaupankäynti dynaamisella hinnoittelulla käytön optimoimiseksi ja kustannusten alentamiseksi; sekä skaalautuvuus, energiatehokkuus ja turvallisesti hajautettu hallinta. Monenlaiset AI/ML-mallit soveltuvat tähän alueeseen: Älykkäät neuroverkot (ANN), syvät neuroverkot mallintavat monimutkaisia ei-lineaarisia aikajanoja lämpötila- ja energiavalmistuksille; Support Vector Machines (SVM) suorittavat regressioita korkeapään tiedoissa; satunnaismetsät (RF) tarjoavat vahvoja kokoonpanoprediktioita; toistuvat neuroverkot (RNN) ja pitkän lyhyen aikavälin muisti (LSTM) ovat erinomaisia ennusteisiin, jotka perustuvat aikaan; päätöspuut (DT) tarjoavat tulkittavaa päätöksentekoa lämpötilan hallintaan. Näistä malleista saadaan tarkempia ennusteita HVAC-järjestelmien optimointiin. Ongelmaratkaisussa mallinnetaan lämpötilan dynamiikkaa lämmönsiirron perusteella, hyödynnetään ML:n tulevan lämpötilan ja energian kulutuksen ennustamiseen ja sovelletaan säätölakeja sisätilan lämpötilan pitämiseksi käyttäjän mieltymysten sisällä. Energian kulutusta minimoidaan mukavuusvaatimuksia noudattaen. Aikaleimattu analyysi siirtää ei-hätäiset laskelmat off-peak-aikoihin vähentäen huipputermin laskennallista kuormitusta. Lohkoketju suojaa anturidataa ja ohjaussignaaleja tallentamalla niitä hajautettuihin, muuttumattomiin lohkoihin, mikä takaa datan eheyden ja läpinäkyvyyden. Dynaamiset lämmitys-/jäähdytyshetket tunnistetaan lämpötilan muutoksen nopeudesta, ja kynnysarvoja säädetään ML:n avulla ympäristön vaihteluiden huomioimiseksi. Ennakoivaa aikataulutusta hyödynnetään historiallisten tapahtumamallien ennustamiseen, mikä mahdollistaa ennakoivan ja energiatehokkaan toiminnan. Keskeinen innovaatio on lohkoketkuun perustuva hajautettu energian kaupankäynti älykodeissa, jossa ylijäämä uusiutuvaa energiaa käydään turvallisesti kauppaa älysopimusten avulla ja dynaamisilla hinnoilla. Langattomia sensoriverkostoja (WSN) optimoidaan hallitsemalla aktiivisia sensoreita energian minimointiin pysyen samalla kattavuudesta huolimatta. Useat älykodit toimivat agentteina hajautetussa verkossa, jakavat energialautoja ja vähentävät huippukuormia. Mukautuva säätöalgoritmi minimoi energian kulutuksen ja lämpötilavaihtelut reaaliaikaisten palautesignaaleihin ja oppimisnopeuksiin perustuen. Josakehys kerää ja esiprosessoi historiallista ja reaaliaikaista sensoridataa; kouluttaa ML-malleja; tekee lämpötila- ja energiankulutustilastoarvioita; tunnistaa lämmitys-/jäähdytyshetkiä; integroi lohkoketjun turvalliseksi, muuttumattomaksi kirjaus- ja konsensusmekanismiksi; soveltaa ennakoivaa aikataulutusta ja optimointia; ja mukautuu dynaamisesti palautteen perusteella. Suorituskyky arvioidaan tarkkuuden, energiansäästön, skaalautuvuuden ja viiveen näkökulmasta. Simulaatiot käyttävät todellista dataa, joka sisältää WSN:n ja IoT-laitteiston, jotka seuraavat lämpötiloja, energiankulutusta ja radiaattorin tilaa, sekä ulkoilman säädataa useista huoneista kuuden kuukauden ajalta. Esiprosessointi sisältää puuttuvien arvojen interpoloinnin, poikkeamien poistamisen kvartiilivälimuottotarkastuksella, normalisoinnin ja piirteiden louhinnan ajallisten mallien lisäämiseksi. Neuroverkkomallit koulutetaan ja visualisoidaan oppimiseen. Simulaatiot osoittavat järjestelmän kyvyn ylläpitää sisälämpötilaa ulkoisten vaihteluiden keskellä ennakoivalla ohjauksella, mikä takaa tasaisemman lämpötilanhallinnan ja merkittävän energiankulutuksen vähennyksen dynaamisten tehojen säätämisellä ja load-balancing-tekniikoilla. Lohkoketjukoosteinen turvallinen datanhallinta tukee hajautettua energianvaihtoa ja ajastusta. Järjestelmä tunnistaa nopeasti radiaattorin lämmityksen tai jäähdytyksen tapahtumat ML-pohjaisilla kynnysarvoilla, mikä mahdollistaa energiatehokkaan ennakoivan ohjauksen. Vertailut osoittavat merkittäviä parannuksia perinteisiin termostaatteihin ja PID-ohjaimiin verrattuna energiansäästöissä, vasteajoissa, tarkkuudessa ja tapahtumien tunnistuksessa. Algoritmien monimutkaisuusanalyysit osoittavat tehokkaan reaaliaikaisen datan keruun (O(n)), ML-inferenssin (O(d)), lohkoketjutapahtumien käsittelyn (O(1)–O(log n)) ja tapahtumien tunnistuksen (O(n)). Tallennus kasvaa sensoreiden määrän ja lohkoketjun koon mukaan. Kehys tasapainottaa laskennallisten vaatimusten ja energian käytön optimoinnin samalla varmistaen datan eheyden lohkoketju-konsensuksen avulla. Yhteenvetona, ehdotettu AI-voimautettu lohkoketjupohjainen ennakoivan lämpötilan säätöjärjestelmä älykodeissa yhdistää edistykselliset ennusteet, turvallisen hajautetun datan hallinnan, reuna-pohjaisen aikaleimattoman prosessoinnin ja hajautetun energian kaupan, mikä parantaa merkittävästi energiatehokkuutta, järjestelmän herkkyyttä, käyttäjämukavuutta ja tietoturvaa. Tämä kokonaisvaltainen lähestymistapa vastaa keskeisiin haasteisiin älykotiet ja mahdollistaa skaalautuvan, luotettavan ja sopeutuvan lämpötilan säätelyn.