La tecnologia blockchain è diventata una soluzione efficace per migliorare la sicurezza e la privacy nei sistemi Internet of Things (IoT), decentralizzando l’archiviazione dei dati e proteggendo le transazioni tramite crittografia, garantendo l’immutabilità dei dati e la protezione da accessi non autorizzati. I primi studi hanno proposto framework blockchain leggeri per case intelligenti, al fine di salvaguardare i dati degli utenti da attacchi esterni. I contratti intelligenti automatizzano ulteriormente le azioni dei dispositivi in base a trigger definiti. Tuttavia, le richieste computazionali della blockchain e i meccanismi di consenso possono causare ritardi, riducendo l’efficienza nelle applicazioni in tempo reale. È in fase di esplorazione l’integrazione della blockchain con il machine learning (ML) per migliorare la gestione della sicurezza nelle reti 6G e ottimizzare le infrastrutture delle città intelligenti, potenziando trasparenza, sicurezza ed efficienza in settori come energia e trasporti. Le applicazioni della blockchain rafforzano anche la sicurezza e la privacy dei dispositivi IoT intelligenti. L’applicazione del ML nel controllo predittivo della temperatura ha guadagnato terreno grazie alla sua capacità di migliorare la reattività del sistema e l’efficienza energetica. Gli algoritmi di ML analizzano dati storici di temperatura interna, occupazione e condizioni meteorologiche per prevedere i bisogni di riscaldamento o raffreddamento, consentendo regolazioni preventive del sistema. Studi mostrano che un controllo basato sul ML può ridurre il consumo energetico fino all’18% rispetto a sistemi reattivi. Tali sistemi predittivi richiedono una gestione dei dati robusta e sicura per processare input in tempo reale e storici. L’Edge computing è introdotto per alleviare i problemi di latenza e banda associati all’elaborazione cloud, gestendo i dati localmente, migliorando così le decisioni in tempo reale, soprattutto nel controllo intelligente della temperatura. La sinergia tra intelligenza artificiale (AI) e tecnologie blockchain aumenta significativamente la produttività industriale, l’affidabilità operativa e la sicurezza dei dati. La combinazione di AI spiegabile con blockchain migliora la decisione finanziaria aumentando trasparenza e fiducia. Framework per case intelligenti che sfruttano blockchain e modelli di deep learning dimostrano avanzamenti in termini di efficienza energetica, sicurezza e automazione. Modelli di privacy differenziale integrati con blockchain proteggono notevolmente la privacy dei dati degli utenti. Sistemi come BEDS migliorano la gestione dei dati nelle case e nei veicoli intelligenti grazie a una pianificazione efficiente dei dati dei sensori. Approcci collaborativi che coniugano blockchain con reti di sensori wireless (WSN) migliorano l’integrità e l’affidabilità dei dati, mentre metodi innovativi di intelligenza swarm aumentano la sicurezza e l’efficienza delle WSN. Altre ricerche ottimizzano le operazioni di microgrid, i sistemi di trasmissione wireless di energia e l’integrazione di energie rinnovabili in case intelligenti attraverso previsioni avanzate e pianificazioni, spesso utilizzando combinazioni di algoritmi di ML per migliorare le previsioni sui consumi energetici. La fiducia degli utenti influisce criticamente sull’adozione di dispositivi IoT intelligenti alimentati dall’AI, modellando la disponibilità all’integrazione di tali tecnologie. Le revisioni coprono gestione energetica basata su AI per ottimizzare temperatura ed efficienza, mentre le analisi sulla blockchain si concentrano sulla sicurezza delle exchange di dati delle case intelligenti. Le reti di sensori wireless sono fondamentali nella raccolta dati in tempo reale nei sistemi di controllo predittivo della temperatura, con diverse strategie di ML che migliorano l’efficienza energetica prevedendo e regolando i sistemi di riscaldamento. La trading energetica decentralizzata abilitata dalla blockchain si allinea agli obiettivi di gestione energetica delle case intelligenti. Tecniche di aggregazione dei dati ottimizzano le prestazioni delle WSN riducendo il consumo energetico e migliorando l’accuratezza. Agenti cognitivi consentono l’adattabilità contestuale dell’IoT.

Architetture ibride innovative e algoritmi basati su agenti migliorano la scoperta delle risorse e il localizzatore di nodi, aumentando scalabilità e sicurezza delle reti IoT. Il lavoro presentato contribuisce significativamente per (1) l’integrazione di AI e blockchain nella gestione predittiva della temperatura e nell’elaborazione sicura dei dati; (2) lo sviluppo di un framework che combina pianificazione predittiva e rilevamento dinamico di eventi; e (3) la valutazione delle prestazioni in termini di efficienza energetica, sicurezza e scalabilità. Malgrado i progressi, restano delle lacune: l’integrazione limitata tra blockchain e ML predittivi per il controllo della temperatura restringe soluzioni sicure e adattive; molti sistemi mancano di un controllo predittivo combinato con una robusta sicurezza dei dati; l’elaborazione centralizzata nel cloud causa latenza e colli di bottiglia computazionali, ostacolando risposte in tempo reale; e gli approcci di gestione energetica spesso trascurano prezzi dinamici e potenzialità di trading decentralizzato. Questo lavoro affronta queste lacune con un framework blockchain alimentato dall’AI, che integra reti di sensori wireless, analisi predittive basate su ML, edge computing e elaborazione temporizzata dei dati. Le innovazioni principali includono: previsioni ML supportate da blockchain per un riscaldamento/raffreddamento ottimizzato; l’uso dell’edge computing per ridurre la latenza tramite l’elaborazione locale e l’analisi temporizzata per alleggerire i picchi di carico; il rilevamento accurato degli eventi tramite sensori avanzati e pianificazioni predittive per minimizzare i consumi; il trading energetico peer-to-peer supportato da blockchain con prezzi dinamici per ottimizzare l’uso e ridurre i costi; e la scalabilità con un miglioramento dell’efficienza energetica e una gestione decentralizzata sicura. Vari modelli AI/ML sono applicati in questo dominio: reti neurali artificiali (ANN) e reti profonde modellano serie temporali complesse non lineari per previsioni di temperatura ed energia; support vector machine (SVM) eseguono regressioni su dati ad alta dimensionalità; foreste casuali (RF) offrono predizioni robuste tramite ensemble learning; reti neurali ricorrenti (RNN) e modelli LSTM sono eccellenti per previsioni temporali dipendenti dal tempo; alberi decisionali (DT) forniscono decisioni interpretabili per il controllo della temperatura. Questi modelli migliorano la precisione delle previsioni per ottimizzare i sistemi HVAC. La formulazione del problema include la modellazione della dinamica della temperatura basata sul trasferimento di calore, l’impiego del ML per prevedere temperatura e consumo energetico futuri, e l’applicazione di leggi di controllo per mantenere la temperatura interna nei parametri preferiti dall’utente. Si mira a minimizzare il consumo energetico rispettando i vincoli di comfort. L’analisi temporizzata trasferisce computazioni non urgenti a orari di minor traffico, riducendo i picchi di carico. La blockchain protegge i dati dei sensori e i segnali di controllo conservando blocchi hashed e immodificabili per garantire l’integrità e la trasparenza dei dati. Gli eventi di riscaldamento/raffreddamento sono rilevati tramite tassi di variazione della temperatura, con soglie adattate tramite ML per considerare le variazioni ambientali. La pianificazione predittiva utilizza modelli storici di eventi per anticipare le necessità di riscaldamento, permettendo un’operazione pre-emptive ed efficiente dal punto di vista energetico. Un’innovazione chiave è il trading energetico decentralizzato tra case intelligenti, dove l’energia rinnovabile in surplus viene scambiata in modo sicuro tramite smart contract a prezzi variabili. Le reti di sensori wireless sono ottimizzate gestendo adattivamente i sensori attivi per minimizzare il consumo di energia mantenendo la copertura. Multiple case intelligenti collaborano come agenti in una rete decentralizzata per condividere i carichi energetici e ridurre i picchi di domanda. Un algoritmo di controllo adattativo minimizza il consumo energetico e le deviazioni di temperatura tramite segnali di feedback in tempo reale e tassi di apprendimento. L’algoritmo del sistema raccoglie e pre-elabora dati storici e in tempo reale dei sensori; addestra modelli di ML; prevede temperatura e consumo energetico; rileva eventi di riscaldamento/raffreddamento; integra blockchain per log sicuri e immutabili e consenso; utilizza pianificazione predittiva e ottimizzazione; e si adatta dinamicamente in base ai feedback. La performance viene valutata in termini di accuratezza, risparmio energetico, scalabilità e latenza. Gli studi di simulazione si basano su un dataset reale con dispositivi IoT e WSN che monitorano temperature, consumo energetico e lo stato dei radiator, integrati con dati meteorologici esterni, raccolti in più stanze nel corso di sei mesi. La pre-elaborazione dei dati include interpolazione per valori mancanti, rimozione di outlier tramite filtro interquartile, normalizzazione e estrazione di feature per schemi temporali. I modelli di reti neurali vengono addestrati e visualizzati per l’apprendimento adattativo. Le simulazioni dimostrano la capacità superiore del sistema di mantenere le temperature interne in presenza di fluttuazioni esterne grazie a un controllo predittivo, raggiungendo regolazioni più fluide e riduzioni significative del consumo energetico tramite adattamenti dinamici di potenza e bilanciamento del carico temporizzato. L’integrazione della blockchain garantisce gestione sicura dei dati e supporta il trading energetico decentralizzato e la pianificazione. Il sistema rileva prontamente eventi di accensione/spegnimento dei radiatori e di raffreddamento con soglie basate su ML, consentendo un controllo pre-emptive energeticamente efficiente. Analisi comparative evidenziano miglioramenti sostanziali rispetto a termostati tradizionali e controller PID, in termini di risparmio energetico, tempi di risposta, accuratezza, rilevamento degli eventi e sicurezza dei dati. Le analisi di complessità algoritmica rivelano processi efficienti di raccolta dati in tempo reale (O(n)), inferenza ML (O(d)), transazioni blockchain (da O(1) a O(log n)) e rilevamento eventi (O(n)). Lo storage aumenta con il numero di sensori e la dimensione della blockchain. Il framework bilancia le richieste computazionali e l’ottimizzazione dell’uso energetico, conservando l’integrità dei dati tramite il consenso blockchain. In sintesi, il framework blockchain alimentato dall’AI proposto per il controllo predittivo della temperatura nelle case intelligenti combina previsioni avanzate di ML, gestione sicura e decentralizzata dei dati, elaborazione temporizzata tramite edge, e trading energetico decentralizzato. Questo approccio integrato migliora significativamente l’efficienza energetica, la reattività del sistema, il comfort degli utenti e la sicurezza dei dati, affrontando le principali sfide degli ambienti domestici smart e abilitando regolazioni di temperatura scalabili, affidabili e adattive.