A blokklánc-technológia erős megoldássá vált az Internet of Things (IoT) rendszerek biztonságának és adatvédelmének növelésében, mivel decentralizálja az adatok tárolását és cryptográfiával biztosítja a tranzakciókat, ezáltal garantálva az adatok megváltoztathatatlanságát és védelmét az illetéktelen hozzáféréstől. Korai munkák könnyűsúlyú blokklánc keretrendszereket javasoltak okos otthonok számára, hogy megvédjék a felhasználók adatát külső támadások ellen. Az okos szerződések tovább automatizálják az eszközök működését meghatározott kiváltó események alapján. Ugyanakkor a blokklánc számítási igényei és konszenzus mechanizmusai késleltetéseket okozhatnak, csökkentve a hatékonyságot valósidejű alkalmazások esetén. A blokklánc és a gépi tanulás (ML) integrációját vizsgálják, hogy javítsák a biztonságkezelést a 6G hálózatokban és optimalizálják az okos városi infrastruktúrákat, növelve a transzparenciát, a biztonságot és a hatékonyságot olyan területeken, mint az energia és közlekedés. A blokklánc alkalmazásai szintén erősítik az IoT okos eszközök biztonságát és adatvédelmét. A gépi tanulás alkalmazása a prediktív hőmérséklet-szabályozásban egyre gyakoribb, mivel képes növelni a rendszer reakciókészségét és energiatermelését. ML algoritmusok elemzik a történelmi beltéri hőmérséklet, foglaltság és időjárási adatokat, hogy előre jelezzék a fűtési vagy hűtési szükségleteket, lehetővé téve a rendszer előzetes beállítását. Tanulmányok szerint az ML alapú irányítás akár 18%-kal csökkentheti az energiafogyasztást a reakció-alapú rendszerekhez képest. Az ilyen prediktív rendszerekhez robusztus és biztonságos adatkezelés szükséges a valós idejű és történelmi adatok feldolgozásához. Az élő adatfeldolgozás (edge computing) bevezetése csökkenti a felhőalapú feldolgozás késleltetését és sávszélesség-igényét, helyben kezelve az adatokat, így javítva a döntéshozatalt, különösen a okos hőmérséklet-szabályozás esetén. A mesterséges intelligencia (AI) és a blockchain technológiák szinergiája jelentősen növeli az ipari termelékenységet, az üzemeltetési megbízhatóságot és az adatok biztonságát. Az értelmezhető AI és a blockchain ötvözése javítja a pénzügyi döntéshozatalt az átláthatóság és a bizalom növelésével. A blockchain-t és mélytanulási modelleket alkalmazó okos otthoni keretrendszerek fejlődést mutatnak az energiahatékonyságban, biztonságban és az automatizálásban. A különféle adatvédelmi modellek, mint a differenciális adatvédelem, jelentősen védik a felhasználói adatokat a blockchain integrációjával. Rendszerek, mint a BEDS, hatékonyan menedzselik az adatok kezelését okos otthonokban és járművekben, például szenzoradatok ütemezésével. A blockchain és a vezeték nélküli érzékelő hálózatok (WSN) együttműködése javítja az adatszavatosságot és megbízhatóságát, miközben a szinergikus méhraj intelligencia módszerek fokozzák a WSN biztonságát és hatékonyságát. Más kutatások az mikrogirdák működését, vezeték nélküli energiaátviteli rendszereket és a megújuló energia integrációját optimalizálják fejlett előrejelzésekkel és ütemezésekkel, gyakran kombinálva ML algoritmusokat az energiafelhasználás pontosabb előrejelzéséhez. A felhasználói bizalom alapvető szerepet játszik az AI által működtetett okos otthoni eszközök elfogadásában, befolyásolva a technológiák integrálási hajlandóságot. Áttekintések foglalkoznak az AI-alapú energiagazdálkodással, ami optimalizálja a hőmérséklet-szabályozást és hatékonyságot, míg a blokklánc elemzése az okos otthon adatcseréinek biztonságára fókuszál. A WSN-ek kulcsszerepet játszanak a valós idejű adatgyűjtésben a prediktív hőmérséklet-szabályozási keretrendszerekben, különböző ML stratégiák alkalmazásával, amelyek javítják az energiahatékonyságot a fűtési rendszerek előrejelzésével és szabályozásával. A blokklánc-alapú decentralizált energia kereskedés összhangban van az okos otthonok energia menedzsment céljaival. Az adatszolgáltató technikák optimalizálják a WSN-ek teljesítményét az energia felhasználás csökkentésével és az adatok pontosságának növelésével. A kognitív ügynökök lehetővé teszik az IoT-adatkörnyezethez való alkalmazkodást.

Innovatív hibrid architektúrák és ügynök-alapú algoritmusok fejlesztik az erőforrások felfedezését és az eszközök helymeghatározását, javítva a skálázhatóságot és a biztonságot az IoT hálózatokban. A bemutatott munka jelentősen hozzájárul azzal, hogy (1) AI és blockchain integrációjával lehetővé teszi a prediktív hőmérséklet-szabályozást és biztonságos adatkezelést; (2) kifejleszt egy keretrendszert, amely ötvözi az előrejelzős ütemezést a dinamikus eseményészleléssel; és (3) értékeli a teljesítményt energiahatékonyság, biztonság és skálázhatóság szempontjából. Bár a haladások jelentősek, még mindig van hiányérzet: a blokklánc és az ML előrejelző alapú hőmérséklet-irányítás szűkös integrációja korlátozza a biztonságos, alkalmazkodó megoldásokat; számos rendszerben hiányzik a kombinált prediktív irányítás és a megbízható adatvédelem; a felhő központú feldolgozás késleltetéseket és számítási szűk keresztmetszeteket okoz, megnehezítve a valósidejű reagálást; és az energia menedzsment megközelítések gyakran figyelmen kívül hagyják a dinamikus árképzést és a decentralizált kereskedési lehetőségeket. Ezt a hiányt egy AI által támogatott blokklánc keretrendszer kezeli, mely WSN-eket, ML-alapú prediktív elemzéseket és élő adatfeldolgozást ötvöz, időeltolt adatelemzéssel. A kulcs innovációk közé tartozik a biztonságos blokklánc-támogatott prediktív ML az optimalizált fűtés/hűtés érdekében; az élő adatfeldolgozás és időeltolt elemzés a késleltetés csökkentése és a csúcsok terhelésének mérséklése érdekében; pontos eseményészlelés fejlett WSN-ekkel és prediktív ütemezéssel az energia minimalizálása érdekében; blokklánc-alapú peer-to-peer energia kereskedés dinamikus árakkal a felhasználás optimalizálására és költségek csökkentésére; valamint a skálázhatóság, az energiahatékonyság növelése és a biztonságos decentralizált kezelés. Különböző AI/ML modellek alkalmazhatók ebben a területen: Mesterséges Neurális Hálók (ANN-ek) és mély neurális hálók komplex nemlineáris idősoros modellezésre energia- és hőmérséklet-előrejelzésekhez; Támogató Vektorgépek (SVM-ek) regresszióra magas dimenziós adatok felett; Véletlen Erdők (RF) robusztus összegzett jóslást nyújtanak; Recurrent Neural Networks (RNNs) és Long Short-Term Memory (LSTM) modellek időfüggő előrejelzésekre kiválóak; Döntési Fák (DT) értelmezhető döntéshozatalt tesznek lehetővé hőmérséklet-szabályozásban. Ezek a modellek növelik a predikció pontosságát HVAC rendszer optimalizálásához. A problémamegfogalmazás magába foglalja a hőmérsékletdinamikák modellezését hőátadás alapján, ML alkalmazását a jövőbeli hőmérséklet és energiafelhasználás előrejelzésére, valamint irányelvek alkalmazását a beltéri hőmérséklet a felhasználói preferenciákon belül tartására. Az energiafogyasztás minimálisra csökkentése kényelmi feltételek mellett. Az időeltolt elemzés a nem sürgős számításokat a csúcsidőn kívül végzi, csökkentve a számítási terhelést. A blockchain biztosítja az érzékelő adatok és vezérlőjelek adatai sérthetetlenségét és integritását, az adatok hash-elt, változhatatlan blokkokban történő tárolásával. A dinamikus fűtési/hűtési eseményeket a hőmérsékletváltozási sebesség alapján érzékelik, a küszöbértékek ML segítségével igazíthatók a környezeti változásokhoz. A prediktív ütemezés a múltbeli események alapján előre jelzi a fűtési igényeket, lehetővé téve az előzetes és energiahatékony működést. Egy kulcsfontosságú innováció a blokklánc alapú decentralizált energia kereskedés okos otthonok között, ahol a túltermelt megújuló energiát biztonságosan lehet kereskedni okosszerződések segítségével dinamikus árakon. Vezeték nélküli érzékelő hálózatok optimalizálása az aktív érzékelők adaptív kezelésével történik, a fogyasztás minimalizálása és a lefedettség fenntartása mellett. Több okos otthon együttműködik, mint decentralizált ügynök a terhelések megosztásában és a csúcsigények csökkentésében. Az adaptív irányítási algoritmus a valós idejű visszacsatolások és tanulási ráta segítségével minimalizálja az energiafogyasztást és a hőmérsékleti eltéréseket. A rendszer algoritmusa gyűjti és előfeldolgozza a történelmi és valós idejű szenzoradatokat; betanítja a ML-modelleket; előre jelzi a hőmérsékletet és az energiafelhasználást; érzékeli a fűtési/hűtési eseményeket; integrálja a blokkláncot a biztonságos, változtathatatlan naplózás és konszenzus érdekében; alkalmazza a prediktív ütemezést és optimalizációt; és dinamikusan alkalmazkodik a visszacsatolásokhoz. A teljesítményt pontosság, energia-megtakarítás, skálázhatóság és késleltetés alapján értékelik. A szimulációk egy valós adatkészletet használnak, amely több szobában monitorozza a hőmérsékleteket, energiafogyasztást és radiátor állapotát IoT eszközökkel, valamint külső időjárási adatokat hat hónapon keresztül. Az adat-előkészítés magában foglalja a hiányzó értékek interpolációját, kiugró értékek eltávolítását, normalizálást és jellemzők kivonását időbeli mintázatokhoz. A neurális háló modellek tanítása és vizualizálása segíti az adaptív tanulást. A szimulációk kimutatják, hogy a rendszer kiválóan tartja az épületen belüli hőmérsékletet a külső ingadozás mellett, prediktív irányítással, simább hőmérséklet-szabályozást és jelentős energia-megtakarítást eredményezve dinamikus teljesítmény-beállítással és időeltolt terheléselosztással. A blokklánc integráció biztosítja az adatok biztonságát és támogatja a decentralizált energia kereskedést és ütemezést. A rendszer gyorsan érzékeli a radiátor fűtési/csökkentési eseményeit és hűtését ML alapú küszöbértékek segítségével, lehetővé téve az energiahatékony előzetes irányítást. Összehasonlító elemzések jelentős javulást mutatnak a hagyományos termosztát és PID vezérlőkhöz képest energia-megtakarítás, válaszidő, pontosság, eseményérzékelés és adatbiztonság terén. Az algoritmus-komplexitás elemzései szerint hatékonyan végzi valós idejű adatgyűjtést (O(n)), ML-elemzést (O(d)), a blokklánc tranzakciók feldolgozását (O(1) és O(log n)), valamint eseményészlelést (O(n)). A tárolás a szenzorok számával és a blokklánc méretével nő. A keretrendszer kiegyensúlyozza a számítási igényeket és az energiafelhasználás optimalizálását, miközben fenntartja az adatok integritását a blockchain konszenzus révén. összefoglalva, az AI által támogatott blokklánc keretrendszer a prediktív hőmérséklet-szabályozásban okos otthonok számára összetett ML-előrejelzéseket, biztonságos decentralizált adatszolgáltatást, élő adatfeldolgozást és decentralizált energia kereskedelmet ötvöz, jelentősen növelve az energiahatékonyságot, a rendszer reakciókészségét, a felhasználói kényelmet és az adatok biztonságát, megoldva a okos otthonok fő kihívásait, és lehetővé téve skálázható, megbízható és alkalmazkodó hőmérséklet szabályozást.