Բլոկչեյն տեխնոլոգիան դարձել է ամուր լուծում Ինտերնետ առ Քիչ (IoT) համակարգերում անվտանգության և պահպանվածության համար՝ դեցենտրալիզացնելով տվյալների պահուստը և ապահովելով գործառնությունները կրիպտագրությամբ, ինչը երաշխավորում է տվյալների անփոփոխության և ապօրինի մուտքից պաշտպանությունը։ Արժեղատանն առաջարկվել է թեթևԱԿ բլոկչեյն մոդելներ խելացի տների համար՝ օգտագործողի տվյալները արտաքին հարձակումներից պաշտպանելու համար։ Խելացի պայմանագրերը ավելացնում են ավտոմատիկա սարքեր ղեկավարելու համար՝ ըստ որոշված թրիգերների։ Սակայն, բլոկչեյնի հաշվարկային պահանջները և համաձայնեցման մեխանիզմները կարող են առաջացնել բարելավումներ ձգձգումներ՝ ժամանակավորապես կիրառման արդյունավետությունը նվազեցնելով։ Բլոկչեյնի ինտեգրացիան մեքենայական ուսուցմամբ (ML) ուսումնասիրվում է՝ անվտանգություն կառավարելը բարելավելու և խելացի քաղաքների ենթակառուցվածքները օպտիմալացնելու համար՝ բարձրացնելով թափանցիկությունը, անվտանգության ապահովումը և արդյունավետությունը էներգետիկ և տրանսպորտային ոլորտներում։ Բլոկչեյնի կիրառումները նաև ապահովում են IoT խելացի սարքերի անվտանգությունը և տեսանելիությունը։ Մե՛թոդի կիրառությունը կանխատեսող ջերմաստիճանի կառավարման մեջ ստանում է առավելություն՝ բարձրացնելով համակարգի պատասխանատվությունը և էներգիայի արդյունավետությունը։ Մե՛թոդական ալգորիթմները վերլուծում են հնաատիպ ներսի ջերմաստիճանի, բնակվածության և եղանակի տվյալները՝ կանխատեսելու տաքացման կամ սառեցման անհրաժեշտությունը՝ նախօրոք համակարգը հարմարեցնելու։ Հետազոտությունները ցույց են տալիս, որ ML- համակարգով կառավառումը կարող է նվազեցնել էներգիայի սպառումը մինչև 18%-ով՝ համեմատած ռեակցիոն համակարգերի հետ։ Այս կանխատեսող համակարգերը պահանջում են ամուր և անվտանգ տվյալների մշակման մեխանիզմներ՝ ռեալ ժամանակի և պատմական տվյալներն առաքելու համար։ Edge computing-ը енгізվում է՝ մեղմելու ամպային վերամշակման ժամանակային օղակների և բաշխվածության խնդիրներին՝ տվյալները տեղական մշակելով, այդպիսով բարելավելով իրական ժամանակի որոշում կայացման պրոցեսը, հատկապես ջերմաստիճանի կառավարման համար։ Բարձրացվում է արհեստական բանականության (AI) և բլոկչեյնի տեխնոլոգիաների համատեղ աշխատանքը, ինչը նշանակալիորեն բարձրացնում է արդյունաբերական արտադրողականություն, շահագործման հուսալիությունը և տվյալների անվտանգությունը։ Բլոկչեյնով բացատրելի AI-ի հետ համակցումով խթանվում է ֆինանսական որոշումների պատշաճությունը՝ բարձրացնելով թափանցիկությունն ու վստահությունը։ Խելացի տների համակարգերը, որոնք օգտագերծում են բլոկչեյնը և խոր ուսուցման մոդելները, ապացուցում են ելակետային առաջընթացներ էներգիայի արդյունավետության, անվտանգության և ավտոմատացման ոլորտներում։ Վարագեցած գաղտնիության մոդելները, որոնք ինտեգրված են բլոկչեյնին, զգալիորեն պաշտպանում են օգտվողի տվյալների գաղտնաուղղությունը։ Բազմաթիվ համակարգեր՝ ինչպիսիք են BEDS-ները, բարելավում են տվյալների կառավարումը խելացի տներում և մեքենաներում՝ արդյունավետ սկացման և աշխատաշրջանների հորինելով։ Համագործակցային մոտեցումները, որոնք համատեղում են բլոկչեյնը և անլար սենսորային ցանցերը (WSNs), ամրապնդում են տվյալների ամբողջականությունը և հուսալիությունը, իսկ նորածին խուրխուր գայլեր նպաստում են WSN-ների անվտանգության և արդյունավետության բարձրացմանը։ Այլ ուսումնասիրություններ օպտիմալացնում են միկրոհամակարգերի գործունեությունը, անլար հզորության փոխանցման համակարգերը և քանի րեանց բարձրակարգ հրաձգությունների և հորինման համակարգերը՝ հաճախ կիրառելով համակցված ML ալգորիթմներ՝ էներգիայի սպառման կանխատեսումները բարելավելու համար։ Օգտվողի վստահությունը ծանրակշիռ ազդեցություն է ունենում AI-ով աշխատող խելացի տների սարքերի ընդունումում՝ ձևավորելով պատրաստակամությունը կամ վերաբերմունքը այդ տեխնոլոգիաների ներդրմանը։ Վերլուծությունները ծածկում են AI-վերණ էներգիայի կառավարմանը, որը օպտիմալացնում է ջերմաստիճանի կառավարումը և արդյունավետությունը, մինչ՝ բլոկչեյն վերլուծությունները կենտրոնացած են խելացի տան տվյալների փոխանցման անվտանգության ապահովման վրա։ WSN-ները հանդիսանում են կանխատեսող ջերմաստիճանի կառավարման համակարգերի հիմնական տարրերը՝ պարունակելով տարբեր ML ռազմավարություններ, որոնք բարելավում են էներգիայի արդյունավետությունը՝ կանխատեսելով և հարմարեցնելով ջեռուցման համակարգերը։ Բլոկչեյնով իրականացվող դեցենտրալ էներգետիկ առևտուրը համապատասխանում է խելացի տնային էներգիայի կառավարման նպատակներին։ Տվյալների հավաքագրման տեխնիկաները հնարավորություն են տալիս օպտիմալացնել WSN-ների արդյունավետությունը՝ նվազեցնելով էներգիայի օգտագործումը և բարձրացնելով ճշգրտությունը։ Կոգնիտիվ գործակալները հնարավորություն են տալիս IoT կոնտեքստ-կայի ադապտացիա։ Նորամուտ համակցված արհեստական տարրագոր տնաշինված հարթակներն ու գործակալային ալգորիթմներն ընդլայնում են ռեսուրսների որոնումը և հանգույցի գտնման դյուրափթիթյունը՝ բարելավելով IoT ցանցերի ընդհրդականությունն ու անվտանգությունը։ Ներկայացվող աշխատանքը կարևոր ներդրում է՝ (1) համատեղելով AI և բլոկչեյն մինչև կանխատեսող ջերմաստիճանի կառավարում և անվտանգ տվյալների մշակումը; (2) զարգացնելով այն հարթակ, որն ամփոփում է կանխատեսող հնարավորություները և դինամիկ իրադարձությունների հայտնաբերումը; և (3) գնահատելով արդյունավետությունը՝ էներգիայի բարձրապահության, անվտանգության և ընդհրդականության առումներով։ Հետաքրքրական է, որ առկա է շղթայական բազմաթիվ բացթողումներ՝ ինչպես պարզվում է, որ սահմանափակ է բլոկչեյնին հետագա համակցությունը կանխատեսման ML-ով, այն սահմանափակում է անվտանգային և հարմարված լուծումների կիրառումը, շատ համակարգեր բացակայում են կանխատեսող կառավարում և ամուր տվյալների անվտանգության համակցումից, ամպի կենտրոնացված մշակումը ստեղծում է նկատելի ուշացումներ և հաշվարկային բարդություններ՝ խոչընդոտելով ռեալական ժամանակի պատասխանը, ինչպես նաև էներգիայի կառավարման մոդելները հաճախ թերանում են դինամիկ գնային դինամիկայի և բաշխված առևտրի հնարավորությունների թերացումից։ Այս աշխատանքի նպատակն է լուծել այդ բացթողումները՝ կիրառելով AI-մոտեցված բլոկչեյնային հարթակ՝ ընդգրկելով WSN-ներ, ML-գոյական կանխատեսողական վերլուծություն և edge-կոմպյուտինգ՝ ժամանակային բաշխված տվյալների մշակումով։ Կարևոր նորամուծությունները ներառում են՝ անվտանգ բլոկչեյնային ապահովված կանխատեսող ML՝ հիանալիացված հովացման/տաքացման համար; edge-կոմպյուտինգ՝ նվազեցնելու համար ուշացումները՝ տեղական տվյալների մշակմամբ և ժամանակային բաշխումներով՝ ծայրահեղ բեռների նվազեցման համար; ճշգրտված միջոցառումների հայտնաբերություն՝ առաջադեմ WSN-ների հետ՝ կանխատեսող շեկշման և էներգիայի նվազեցմամբ; բլոկչեյնով ապահովված պ-peer-to-peer էներգետիկ առևտուր՝ դինամիկ գներով՝ օգտագործման արդյունավետության և արժեքների նվազեցման համար; և ընդհրդականության բարձրացման համար՝ ուրվական ընդհրդականության հետագիծառական կառավարման հետ։ Համակարգի ալգորիթմը հավաքում և նախապատրաստում է պատմական և ռեալ ժամանակային սենսորային տվյալներ; վերապատրաստում ML մոդելները; կանխատեսում է ջերմաստիճանը և էներգիայի սպառումն; հայտնաբերում է տաքացման/սառեցման իրադարձությունները; ինտեգրում բլոկչեյն՝ ապահով, անփոփոխ գրանցում և համաձայնեցում; կիրառում է կանխատեսող հիստերականությունը և օպտիմալացումը; և տրամադրված է շարժական կերպով՝ հիմնվելով հետադարձ կապերի վրա։ Արդյունավետությունը գնահատվում է ճշգրտությամբ, էներգիայի խնայողությամբ, ընդհրդականությամբ և ուշացումներով։ Սիմուլյացիային օգտագործում է իրական տվյալների զտման տվյալներ՝ շքամուտրական WSN-ներով և IoT սարքավորումներով՝ մոնիտորինգով ջերմաստիճանների, էներգիայի և ռադիատորների վիճակի մասին՝ ինչպես նաև արտաքին եղանակային տվյալներով՝ մի քանի սենյակներում՝ վեց ամիսների ընթացքում։ Տվյալների նախապատրաստումը ներառում է անհետացող արժեքների ինտերուլյացիա, արտահայտությունների հեռացում interquartile նորմայով, նորմալիզացում և հատկանիշների հանածո՝ ժամանակային նախապատրաստական պատկերների համար։ Նեյրոնային ցանցի մոդելներն ուսուցանվում են և ցույց են տրվում՝ ադապտացային ուսուցման համար։ Սիմուլյացիաներն ի ցույց են դնում համակարգի գերազանցությունը՝ պահպանում է ներքին ջերմաստիճանները արտաքին փոփոխությունների պայմաններում՝ կանխատեսողական կառավարմամբ՝ հասնելով հարթ ջերմաստիճանի կառավարում և զգալիորեն նվազեցնելով էներգիայի սպառում՝ դինամիկ հզորության կարգավորումների և ժամանակային բաշխվող բեռների միջոցով։ Բլոկչեյնը ապահովում է տվյալների անվտանգ և ապահով տվյալ կառավակում, իսկ տեղական հրամանները և գրաֆիկավորումները թույլ են տալիս կառավարել և ռեգուլացնել դեցենտրալիզացված էներգիայի առևտուրը։ Իմաստունակ գործակալները արագայում են համատեքստային կառավարման հնարավորությունը։ Նորամուտ ռեպրિઝենտացիաներ և գործակալ-կենտրոնացված ալգորիթմներ վերահսկում և բարելավում են ռեսուրսների հայտնաբերման և հանգույցի տեղաշարժը՝ ավելացնելով մասշտաբայնությունն ու անվտանգությունը IoT ցանցերում։