ბლოკჩეინ ტექნოლოგიამ სიძლიერით შეიტანა წვლილი უსაფრთხოების და კონფიდენციალურობის გასაუმჯობესებლად ინტერნეტ Ngok Tashir Eku Sistemás (IoT) სადაც მონაცემებს ცენტრალიზირებული სადამზადო ადგილიდან გააცილებს და ტრანზაქციებს კრიპტოგრაფიული დაცვებით იცავს, რაც უზრუნველყოფს მონაცემების უცვლელს მალულობას და დაუშვებელი წვდომისგან დაცვას. ადრეულმა კვლევებმა შეთავაზეს მსუბუქი ბლოკჩეინფრamework-ები რომ inteligent სახლებებისთვის გამოყენებულიყო მომხმარებლის მონაცემების დაცვაში გარედან შეტევებისგან. სმარტ კონტრაქტები უფრო ავტომატიზებენ მოწყობილობების ქმედებებს დაკონფიგურირებული გამოიძახვის საფუძველზე. მაგრამ ბლოკჩეინს სჭირდება მეტი გამოთვლითი რესურსები და კონსენსუსის მექანიზმები, რაც იწვევს შეფერხებებს და ამცირებს ეფექტიანობას რეალურ დროში წოდებულ აპლიკაციებში. ბლოკჩეინთან მიბმული მანქანათებრივ სწავლებას (ML) ითვალისწინებენ, რათა გაუმჯობესდეს უსაფრთხოების მართვა 6G ქსელებში და ოპტიმიზირდეს ჭკვიანი ქალაქების ინფრასტრუქტურა, გაძლიერებული გამჭვირვალობით, უსაფრთხოებით და ეფექტიანობით ენერგეტიკაში და ტრანსპორტში. მსგავსი ბლოკჩეინის პროგრამები აუმჯობესებს IoT სმარტ მოწყობილობების უსაფრთხოებას და კონფიდენციალურობას. ML-ის გამოყენებამ შესაძლებლობა მისცა პროგნოზირებისთვის ტემპერატურის კონტროლში, ამ ფუნქციონალის სწრაფვისა და ენერგეტიკის ეფექტიანობის გასაუმჯობესებლად. მანქანათმენ ალგორითმები ანალიზირებენ ისტორიულ ინტერიერის ტემპერატურას, დავთადს ვკომალე და ჰაერის მდგომარეობის მონაცემებს, რათა წინასწარ განსაზღვრონ გათბობის ან გაგრილების საჭიროებები, რაც საშუალებას აძლევს სისტემას წინმდგომარეობის კორექტირებას. კვლევებმა აჩვენა, რომ ML-ზე დაფუძნებული კონტროლი შესაძლოა შეამციროს ენერგიის მოხმარება მაის 18%-მდე რეაქციული სისტემების შედარებით. ამგვარი პროგნოზირებული სისტემებისათვის საჭიროა ძლიერი, უსაფრთხო მონაცემთა მართვა, რათა სწრაფი რეაგირება მოახდინოს რელი大神推荐 ლიდსა გზა კუთვნილი FEEDBACK) ყველაფერს და უქმნის მას საფუძვლიანად არქივებს. Edge კომპიუტერი შემოდის, რათა შეამციროს ლეტენციის გამო დროის გადადება და ბადურის დამბლადზემი მომხმარებლის შემდეგი ტემპერატურის კონტროლისთვის. ხელოვნური ინტელექტის (AI) და ბლოკჩეინის ტექნოლოგიების სინერგია მკვეთრად აუმჯობესებს მრეწველობის პროდუქტიულობას, ოპერაციების საიმედოობას და მონაცემთა დაცვას. გამოქვეყნებულთან ერთად, რომ გასაგები AI-ს შეერთება ბლოკჩეინთან აუმჯობესებს ფინანსურ გადაწყვეტილებებს გამჭვირვალობის და ნდობის მიისე, სმარტ-სახლის ფრეიმვર્કებს, რომლებიც იყენებენ ბლოკჩეინს და დეგრაჟულ დიპლომასის მოდელებს, აჩვენებს ეზეიმურს ენერგეტიკულ ეფექტიანობას, უსაფრთხოებას და ავტომატიზაციას. განსხვავებადი კონფიდენციალურობის მოდელები, რომლებიც ინერგებიან ბლოკჩეინთან, მნიშვნელოვნად იცავს მომხმარებლის მონაცემთა კონფიდენციალურობას. სისტემები, მაგალითად, BEDS, აუმჯობესებს მონაცემთა მართვას სმარტ-თახვანში და ავტომობილის მონაცემების, რაც ეფექტიანად ცვლის სენსორის მონაცემების სქემატიზაციას. კოლაბორაციული მიდგომები, რომანული ბლოკჩეინი და დინამიური მობილური სენსორების ქსელები (WSNs), ახდენენ მონაცემთა შინაარსის სისწორის გაუმჯობესებას, ხოლო ახალი swarm-ეს ანალიტიკის მეთოდები ზრდიან WSN უსაფრთხოებას და ეფექტიანობას. სხვა კვლევები მიზნად ისახავს მიკროგრიდების ოპერაციების ოპტიმიზაციას, უსადენო ენერგიის გადაცემის სისტემებსა და განახლებადი ენერგიის ინტეგრაციას სმარტ სახლებში, რომლებიც იყენებენ მსუქნე პროგნოზირებას და ლაგამს შორის საფეხურს, ხშირად ერთდროულად ML ალგორითმებს ენერგიის მოხმარების პროგნოზირების გასაუმჯობესებლად. მომხმარებლის ნდობა განაპირობებს AI-გამომუშავებული სმარტ-სახლის მოწყობილობების დათმობას, რაც ხელს უწყობს ამ ტექნოლოგიების პროფილს. მიმოხილვები მოიცავენ AI-ძარით ენერგიის მართვას, რომელიც ოპტიმიზირებს ტემპერატურის კონტროლს და ეფექტიანობას, მაშინ როდესაც ბლოკჩეინის ანალიზი გამოკითხვით იკვლევს თავდაცვას სმარტ-სახლის მონაცემთა ცვლებს. WSN-ები ცენტრალურია რეალურ დროში მონაცემთა შეგროვებაში პროგნოზირებად ტემპერატურის კონტროლისთვის, რომელშიც სხვადასხვა ML-პროექტები აუმჯობესებს ენერგეტიკულ ეფექტიანობას, პროგნოზირებისა და გამართლების მეშვეობით. ბლოკჩეინით დაყენებული ქვედანაზომადი ენერგეტიკის მყიდველობიდან საშუალებას აძლევს სმარტ-სახლის ენერგეტიკის მართვას. მონაცემთა შეგროვება და დამუშავების ტექნიკები ოპტიმიზაციას ახდენენ WSN-ს შესრულებაზე, რომ შემცირდეს ენერგიის მოხმარება და გაიზარდოს სიზუსტე.

კოგნიტური აგენტები საშუალებას აძლევენ IoT-ის კონტექს-თანაშემოყროდა და ადაპტაციას. ინოვაციური ჰიბრიდული არქიტექტურები და აგენტზე დაფუძნებული ალგორითმები განავითარებენ რესურსის ძიებას და ნოდების ლოკალიზაციას, რაც ზრდის მასშტაბებს და უსაფრთხოებას IoT ქსელებში. ეს კვლევა მნიშვნელოვან წვლილს იძლევა როგორც (1) AI და ბლოკჩეინის ინტეგრირებაში პროგნოზირებით ტემპერატურის მართვაში და უსაფრთხო მონაცემთა დამუშავებაში; (2) კონსტრუქტული ჩარჩოს შემუშავებაში, რომელიც აერთიანებს პროგნოზირებულ განრიგს დინამიურ ღონისძიებებთან; და (3) შესრულების შეფასებაში ენერგეტიკულ ეფექტიანობამ, უსაფრთხოებამ და მასშტაბურობამ. მიუხედავად პროგრესისა, ჯერ კიდევ არსებობს ხარვეზები: ბლოკჩეინის და პროგნოზირებელი ML-ის შერწყმა ტემპერატურის კონტროლში შეზღუდულია უსაფრთხო და ადაპტირებული გადაწყვეტილებებით; ბევრი სისტემა არ აერთიანებს პროგნოზირებელს და მაღალი მონაცემთა უსაფრთხოებას; ღრუდოვანი დამუშავება ქმნის ლეტენციებს და გამოთვლით პრობლემებს, რომლებიც აფერხებს რეალურ დროში რეაგირებას; და ენერგიის მართვის სისტემები ხშირ შემთხვევაში უგულებელყოფენ დინამიკურ ფასს და დეცენტრალიზებული ვაჭრობის შესაძლებლობებს. შესწავლილი ავტორის შემოთავაზებულმა მოდელმა აერთიანებს AI-ს და ბლოკჩეინს პროგნოზირებისთვის, WSN-ებს, მანქანათმებისა დინამიურ ანალიტიკას და edge კომპიუტერობას დრო-შეფერხებული მონაცემების დამუშავებით. ძირითადი ინოვაციებია: უსაფრთხო პროგნოზირებადი ML ბლოკჩეინით, რაც ოპტიმიზირებულმა გათბობით/გაგრილებით; edge კომპიუტერობა, რაც შემცირებს ლეტენციას ადგილობრივი დამუშავებით და დრო-შეფერხებული ანალიზით, რამაც აქცენტი დამხმარეთა მაღალბედად და ეფექტიანობისთვის; ზუსტი ღონისძიებების განსაზღვრა გავრცელებული WSN-ებთან და პროგნოზირებადი განრიგებით, ენერგიის მინიმუმამდე დასიტურებლად; ბლოკჩეინის მხარდაჭერით Peer-to-Peer (P2P) ენერგეტიკული ვაჭრობის საშუალებით, სადაც დინამიური ფასებით შეუძლიათ მდგრადი ენერგიის გამყიდველობის; და მასშტაბის გაზრდა და ენერგიის ეფექტურობის გაუმჯობესება, კრიპტო, უსაფრთხო და დეცენტრალიზებული მართვის საშუალებით. ეს სფერო იყენებს სხვადასხვა AI/ML მოდელებს: სამოსიანი ნერვული ქსელები (ANN) და ღრმა ნერვული ქსელები ჭკვიანი nonlinear დრო-სერიებს modeling-ისთვის; Support Vector Machines (SVM) რეგრესიისათვის მაღალი განზომილებიანი მონაცემების ანალიზში; Random Forests (RF) აძლიერებს გამაჯანსაღებელ ერთობლიობას; Recurrent Neural Networks (RNN) და Long Short-Term Memory models (LSTM) ეფექტიანია დროის ფოკუსირებული პროგნოზირებაში; Decision Trees (DT) გამოირჩევა ინტერპრეტირებად გადაწყვეტილებებთან ტემპერატურის კონტროლისთვის. ეს მოდელები აუმჯობესებს პროგნოზირების სიზუსტეს HVAC სისტემის ოპტიმიზაციაში. ეს პრობლემათა ფორმულირება მოიცავს ტემპერატურის დინამიკის მოდელირებას ორთქლის გზით, ML-ის გამოყენებას მომალოდნელ ტემპერატურის და ენერგიის მოხმარების პროგნოზირებისათვის და კონტროლის სამართლების გამოყენებას, რომ ინტერიერის ტემპერატურა დარჩეს მომხმარებლის მოლოდინებში. ენერგიის მოხმარება მცირდება კომფორტის შეზღუდვების ფარგლებში. დრო-შეფერხებული ანალიზი გადადებს არასაჭირო გამოთვლებს არასასურველ დროს და ამცირებს პიკს. ბლოკჩეინი უზრუნველყოფს სენსორული მონაცემებისა და კონტროლის სიგნალების დაცვას, ინახავს ჰეშირებული, უცვლელი ბლოკებს მონაცემთა ორგის და სამართლიანობისთვის. დინამიური გათბობის/გაგრილების ღონისძიებები იღებენ მონაცემთა ცვლილებების სიჩქარას, რომელიც ML-ის საშუალებით ადაპტირებს გარემო პირობებს და განსაზღვრავს მყარი კონტროლის პროცესს. პროგნოზირებადი განრიგი იყენებს წარსული ღონისძიების მაგალითად და წინასწარ ამზადებს გათბობის საჭიროებას, რაც საშუალებას აძლევს ენერგიაზე დაბალო საწარმოო რეჟიმი. ძირითადი ინოვაციაა ბლოკჩეინზე დაფუძნებული დეცენტრალიზებული ენერგეტიკული ვაჭრობა სმარტ-თახმაშებს შორის, სადაც ზედმეტი განახლებადი ენერგია უსაფრთხოდ ვაჭრობს მძლავრ კონტრაქტებით დინამიური ფასებით. ულტრადაკის სენსორული ქსელები ოპტიმიზირებულია აქტიური სენსორული ერთეულების მართვით, რათა მინიმუმამდე დაიყვანოს ენერგიის ხარჯი. მრავალი სმარტ-თახმა თანამშრომლობს როგორც ავტონომიური აგენტები, რათა გაიზარდოს ნარგაობა და დააინტერესოს პიკს დააკლას. საადაპტაციო კონტროლის ალგორითმები მინიმუმამდე ამცირებს ენერგიის მოხმარებას და ტემპერატურის ცვლილებს რეალურ დროში დაბრუნებული სიგნალებისა და სწავლის სიჩქარით. სისტემის ალგორითმი აგროვებს და ამუშავებს ისტორიულ და რეალურ დროში მონაცემებს; ტრენავს ML მოდელებს; პროგნოზირებს ტემპერატურასა და ენერგიის მოხმარებას; იძლევა გათბობის/გაგრილების ღონისძიებების გამოვლინებას; ინტეგრირებს ბლოკჩეინსთვის უსაფრთხო, უცვლელი ჩანაწერებისთვის და კონსენსუსისთვის; იყენებს პროგნოზირებად განრიგს და ოპტიმიზაციას; და შესაბამისობაში მოდებს რეალურად დანადგარების გამოხმაურების მიხედვით. შესრულების შეფასება ხორციელდება სიზუსტით, ენერგიის დაზოგვით, მასშტაბურობითა და ლეტენციაზე. რეპლიკაციის კვლევები ემყარება რეალურ მონაცემებს, სადაც გამოყენებულია WSN და IoT მოწყობილობები ტემპერატურის, ენერგეფუნქციის და რადიტორის სტატუსის მონიტორინგისთვის, როგორც წესი ექვსი თვის განმავლობაში, რბილად დააკალიბრებულია შევსება ინფორმაციის ფარდობითობით, მონაცემთა მოხაზულობით, ნორმალიზაციით და თვისებებად გადაკეთებით. ნერვული ქსელები მასწავლებელი და ხატვად გამოჩნდება ადაპტაციისათვის. ამ მოდელების გამოყენებით სისტემამ გამოავლინა მაღალი წარუმატებლობა ამჟამინდელი რეგულირებისრიგალების მიმართ, რაც უზრუნველჰავს წრფელი ტემპერატურის კონტროლში, მოპოვებაში და უქმნის ეფექტიან და მგრძნობიარე მორგებელს დინამიური ენერგოდანაწილებით და დრო-შეფერხებული გადატვირთვით. ბლოკჩეინთან ინტეგრირება უზრუნველყოფს მონაცემთა დაცვას, მხარდაჭერას ორმხრივი ენერგეტიკული ვაჭრობის და განრიგის. გამტარუნარიანობა და სიჩქარე სასწრაფოდ დარწმუნებულია, რადგან შეესაბამება რეალურ დროში მონაცემთა შეგროვების და რეაგირების საჭიროებებს, რომლებიც ხერხდება მაღალი ავარიული სიმძლავრით და მიკროეკოსისტემებზე უკეთესი კონსტრუქციით; გააჩნია მძლავრი და უსაფრთხო განახლების მექანიზმი და დაბალი ენერგოდარგმანი. სასურველი სასარგებლო შედეგია, რომ აღნიშნული მოდელი გაძლევთ ზუსტად ზომავს და გაუმჯობესებს ენერგიის მოხმარებას, სქელობას, მასშტაბურობას და უსაფრთხობას ამ სისტემაში. ეს ყოვლისმომცველი ნიმუში პირად მონაცემთა დაცვის საუკეთესო პრაქტიკებს და მყარი, სკალირებადი და ადაპტირებადი გადაწყვეტილების შექმნას ხელს უწყობს, რომელიც ქმნის უფრო ეფექტიან, უსაფრთხო და საყვარელ სისტემებს სამყაროებში სადაც ენერგია და მონაცემთა დაცვა ძირითადი ფაქტორებია.