Blockchain tækni hefur orðið öflug lausn til að auka öryggi og persónuvernd í Internet of Things (IoT) kerfum með því að dreifa geymslu gagna og tryggja færslur með dulkóðun, sem tryggir óaðfinnanlega varðveislu gagna og ver eftir óleiðnum aðgangi. Snemma rannsóknir lögðu til léttvirkar blockchain-ramma fyrir snjallheimili til að vernda notandagögn gegn utanaðkomandi árásum. Skrifleg samningur (smart contracts) framfylgja frekari sjálfvirkni viðgerða á tækjum miðað við skilgreindar kveikjur. Hins vegar geta reikniaðgerðir blockchain og samkomulagskerfi valdið töfum sem draga úr skilvirkni í rauntímaforritum. Samruni blockchain við vélalærdóm (ML) er í rannsókn við að bæta öryggisstjórnun í 6G netum og hagræða innviðum snjallborga, sem eykur gegnsæi, öryggi og skilvirkni á sviðum eins og orku og samgangna. Notkun blockchain styrkir einnig öryggi og persónuvernd snjalltækja í IoT. Beiting ML í spár yfir hitastýringu hefur aukist vegna getu til að bæta viðbragðskerfi og orkunýtingu. Þróun á ML-algoritmum gerir kleift að greina söguleg gögn um innanhitastig, nýtingu og veðurfarsupplýsingar til að spá fyrir um hitun eða kælingu, sem gerir kleift að hagræða kerfinu fyrirfram. Rannsóknir sýna að ML-studd stýring getur dregið úr orkunotkun um allt að 18% samanborið við viðbragðskerfi. Slík spárkerfi þurfa trausta og örugga gagnavinnslu til að meðhöndla rauntíma- og sögulgög. Kortlægning við brunna þegar til staðar er notuð til að draga úr töfum og bandvíddartapi með því að vinna gögn eins lokal, hugsanlega fyrir ofan boxið, til að bæta ákvörðunartöku í rauntíma, sérstaklega fyrir hitastýringu. Samruni gervigreindar (AI) og blockchain- tækni skilar aukinni framleiðni, áreiðanleika í rekstri og gagnaöryggi í iðnaði. Sameining skýringar á AI með blockchain bætir fjárhagslega ákvörðunartöku með aukinni gegnsæi og trausti. Heimilisrammar sem nýta blockchain og djúpa námun fyrir myndbönd sýna framfarir í orkueyðslu, öryggi og sjálfvirkni. Módel fyrir einstaka persónuverndarkerfi sem samþættast blockchain vernda gögn notenda verulega. Kerfi eins og BEDS bæta gagnastjórnun innan snjallheimila og ökutækja með skilvirkri skipulagningu gagna frá skynjörum. Samstarfsaðferðir sem sameina blockchain við ólík gagnasöfn, eins og vefkerfisnet, fyrir betri gögn seguligöngu og áreiðanleika, meðan nýjaskanir í háþróuðum hernum, eins og hópsmíði, auka öryggi og skilvirkni WSN. Annar rannsóknarverkefni þróar umbreyttar rekstraraðferðir fyrir lítil net, óbeinar rafmagnsflutningar og endurnýjanlegri orku í snjallheimilum með háþróaðri spá og skipulagningu, oft í samvinnu við ML-algoritma fyrir betri orkukaupa- og skapandi spár. Traust neytenda hefur mikil áhrif á innleiðingu AI-styðtra snjallheimilistækja, sem mótar vilja til að taka upp slík tæki. Umsagnir fjalla um AI-stýrða orkuumsjón sem hagræðir hitastýringu og orkunotkun, meðan greiningar á blockchain fjalla um öryggi gagna í snjallheimilum. WSN eru lykilatriði í rauntíma gagngreiningu í spárkerfum fyrir hitastýringu, með ólíkum ML-tækni til að bæta orkunýtingu með að spá fyrir um og stilla hitakerfi. Blockchain-stutt dreifð orkumörkuð samningavinna styðja við markmið um orkusparnað og hagkvæmni.

Gagnasöfnunartækni hagar WSN til að minnka orkunotkun án þess að skerða skjól og nákvæmni. Hugbúnaðarmeðlimir, eins og huglægir áskrifendur (cognitive agents), bæta aðlögun inn í IoT umhverfi. Nýstárlegar samsettar byggingar og áherslur á hópaiðnað geta aukið sveigjanleika og öryggi í IoT netum með betri hlutagrein og staðsetningu frumna. Vinna þessi skilar verulegum framfarum með því að (1) styrkja AI og blockchain fyrir spá um hitastýringu og örugga gagnavinnslu; (2) þróa ramma sem samræmir spár með háþróuðum atburðaeftirliti; og (3) meta frammistöðu í orkunýtingu, öryggi og stækkanleika. Þrátt fyrir þróun eru enn vangaveltur, eins og takmarkað samspil milli blockchain og ML fyrir hitastýringu, sem getur leitt til takmarkaðra öruggra og aðlögunarhæfra lausna; mörg kerfi vanta samþættingu spár með innbyggðri gagnavernd; skýjastöðvar með keyrsluferli valda töfum og reiknivélakerfum takmörkunum í rauntíma; og orkusparnaðaraðferðir hunsa oft verðbreytur og dreifða viðskipti á markaði. Þetta verkefni leysir þessi vandamál með AI-stuðnum blockchain-ramma sem sameinar WSN, ML-greiningu og margskipt ferla með því að vinna gögn bæði í rauntíma og með tímavísun. Helstu nýjungar fela í sér trygga ML-stuðna spár með blockchain; notkun brunnalækningaaðferða til að draga úr töfum með örtæki með staðbundna vinnslu og tímavísun; nákvæma viðburðagreiningu með háþróuðum WSN og spár fyrir orkusparnað; blockchain-stýrt samningar um orkuviðskipti með sveigjanlegu verðlagi; auk stækkanleika með aukinni orkunýtingu og öruggri dreifðri stjórnun. Mismunandi AI/ML-modellar eru notuð, þar á meðal Líkan með Fáum Tengingum (ANNs), djúpuerðarnet (DNN), stuðningsvettvangssýnd (SVM), fyrir atferli í háþróuðum gögnum; slembiferð (RF) fyrir trausta samsetta spá; endurkvæmninernet (RNN) og langvarandi minniskerfi (LSTM) eru sérhæfð í þróun spár yfir tíma; og ákvarðanatré (DT) skýra ákvarðanir og stýringu fyrir hitastýringu, bæta spár í húsnæði. Vandamálið felst í að móta hitastigsbreytingar út frá varmaflutningi, nota ML til að spá fyrir um framtíðarhitastig og orkunotkun, og beita stjórnarlögmálum til að halda innanhitastigi innan notendavænnsettra viðmiðuna. Orkuþörf er lágmörkuð með því að nýta samþætta útreikninga og tímavísun til að flokka og færa minni flutningsálag yfir á minni tíma. Blockchain tryggi öryggi skynjera og stjórnunar-merkinga með því að vista ómáluð, óumbreytanleg blokk til að tryggja heilleika gagna og gegnsæi. Háþróuð hitastýringaviðburðagreiningu er framkvæmt með tilvísun á hitastigsbreytingar, þar sem viðmiðar eru aðlagaðir með ML til að ná fram breytilegri umhverfisverðmæti. Spár með forspárskipulagi nýta söguleg mynstur til að spá fyrir um hitunartækni, sem gerir kleift að framkvæma forbreyttar og orkusparandi aðgerðir. Þessi kerfishöfuð er ávinningur af dreifðum, öruggum orkusamskiptaleiðum milli snjallheimila, þar sem umfram endurnýjanleg orka er tryggt með háþróuðum samningum við blockchain fyrir sveigjanlegt verðlag. Óbeinar Wi-Fi nótnir eru hannaðar til að stjórna virkni skynjara þannig að minna sé um orkunotkun á sama tíma og fullnægja þarf öryggiskröfum. Fjölmörg snjallheimili geta starfað saman í gagnvirku neti sem deilir orkuálagi og lækkar efsta ákvarðanatöku. Aðlögunarhæfur stýrikerfi minnkar orkunotkun og hitastigsbreytingar með rauntíma endurgjöf og lærdómsferli. Kerfið safnar og preprocessar gögn frá skynjurum; þjálfar ML-kerfi; spáir um hitastig og orkunotkun; greinir hitunarkerfi; samþættir blockchain til öruggra, óumbreytanlegra gagna; notar forspár- og hagræðingarferli; og aðlagast sjálfkrafa út frá endurgjöf. Frammistaða er metin eftir nákvæmni, orkusparnaði, stækkanleika og töf. Rannsóknir sýna fram á framúrskarandi getu til að halda innanhitastigi í samræmi við utanaðkomandi sveiflur með spárstýringu, sem skilar sléttara hitastigi og miklum orkusparnaði með háþróuðum stjórntækjum og tímabreytingu á álagssvæðum. Samgæfing blockchain tryggir örugga gagnaumsýslu og styður dreifð orkumarkaðssamskipti og skipulag. Kerfið greinir fljótt hitastigsviðburði á lægri viðmiðunarmörkum með ML og býður þannig upp á orkusparandi forkerfið. Ákvarðanatöku- og samanburðarprófanir sýna marktæka framför miðað við venjulegar hitastýringar og PID-stýrikerfi í orkunotkun, viðbragðstímum, nákvæmni, atburðagreiningu og gagnaöryggi. Tölfræðigreining á flókið kerfi sýnir að það virkar á skilvirkan hátt í rauntíma, þar með talið gögnasöfnun (O(n)), ML-umferðir (O(d)), blockchain-viðskipti (O(1) til O(log n)), og viðburðagreiningu (O(n)). Gagnageymsla eykst með fjölda skynjara og stærð blockchain. Ramminn jafnvægir reiknigetu og orkusparnað, með því að tryggja gagnaheilleika með samkomulagi blockchain. Í stuttu máli sameinar AI-stuðinn blockchain-rammi fyrir forspárstýringu á hitastigi í snjallheimilum háþróaða ML-aðferðir, örugga dreifða gagnaumsýslu, skemmri viðvarandi vinnslu með staðbundnum útreikningum og dreifðan orkumarkað, og gerir þetta leið til að auka orkunýtingu, viðbragðshraða, notendaaðstöðu og gagnaleysi í samræmi við áskoranir í snjallheimilisumhverfi og stækka til að vera traustur og aðlögunarhæfur.