Блокчейн технологиясы Интернет заттар жүйелерінде (IoT) қауіпсіздік пен құпиялылықты арттыру үшін қуатты шешімге айналды. Ол деректер сақтау орталықсыздандырып, транзакцияларды криптография арқылы қорғау арқылы деректердің өзгермейтіндігі мен заңсыз қол жеткізуден қорғалуын қамтамасыз етеді. Алғашқы жұмыстарда ақылды үйлер үшін жеңілдетілген блокчейн құрылымдары ұсынылып, қолданушылардың деректерін сыртқы шабуылдардан қорғау көзделді. Сонымен қатар, ақылды келісім-шарттар құрылғылар әрекеттерін алдын ала белгіленген триггерлер негізінде автоматтандырады. Дегенмен, блокчейннің есептеу талаптары мен келісім механизмдері уақытша кешігуі мүмкін, бұл нақты уақыттағы қолданымдарда тиімділікті төмендетеді. Blockchain-ды жасанды интеллектпен (AI) бірге пайдалану 6G желілерінде қауіпсіздік басқаруын жетілдіру және Smart City инфрақұрылымдарын оңтайландыру мақсатында зерттелуде, ол энергетика, көлік және басқа салаларда ашықтықты, қауіпсіздікті және тиімділікті арттырады. Сонымен қатар, блокчейн IoT ақылды құрылғылардың қауіпсіздігін және құпиялылығын нығайтуға көмектеседі. Машиналық оқыту (ML) қолдануы температураны болжау мен бақылауда ерекше маңызға ие болып отыр. Бұл жүйе өткен ішкі температура, адам саны және ауа райы деректерін талдау арқылы жылыту немесе ауа салқындату қажеттілігін алдын ала болжайды, соның нәтижесінде жүйе алдын ала түзетулер енгізе алады. Зерттеулер ML негізіндегі басқару реактив жүйелерге қарағанда энергия тұтынуды 18% дейін азайта алатынын көрсетуде. Мұндай алдын ала болжау жүйелері нақты уақыттағы және тарихи деректерді өңдеуге арналған қауіпсіз әрі сенімді деректер өңдеуін қажет етеді. Edge-компьютинг (шетін есептеу) бұлттық өңдеудің кешігуін азайту үшін жергілікті мәліметтерді өңдеуді қамтамасыз етіп, әсіресе ақылды температураны бақылауда уақытша кешігу мен деректер тасымалын кемітеді. Жасанды интеллект (AI) пен блокчейннің ынтымақтастығы өндірістік тиімділікті арттырып, операциялық сенімділікті және деректер қауіпсіздігін күшейтеді. Жақсартылған түсіндірілетін AI мен блокчейн бірлескен қолдануы қаржылық шешім қабылдауда ашықтық пен сенімділікті арттырады. Ақылды үйлерді басқару үшін блокчейн мен терең оқытуды қолдану энергия тиімділік пен қауіпсіздікті жоғарылатып, автоматтандыру деңгейін көтеруде. Жалпы деректерді жеке қорғау шаралары (differential privacy) блокчейнмен біріктіріліп, қолданушылардың деректерін қорғауға кепілдік береді. BEDS жүйесі сенсорлардан деректерді тиімді жоспарлауда көмектеседі әрі ақылды үйлер мен автокөліктердегі деректер басқаруын жақсартуға бағытталған. Блокчейнмен біріктірілген бұқаралық сенсорлар (WSN) деректердің тұтастығы мен сенімділігін арттырады, ал жаңа ұрпақ топтық интеллект әдістері WSN қауіпсіздігін және тиімділігін жоғарылатады. Сонымен қатар, басқа зерттеулер микрожелілердің жұмысын, сымсыз қуат беру жүйелерін және жаңартылатын энергия көздерін қолдануды алдын ала болжау мен жоспарлауды жетілдіреді, көбінесе ML алгоритмдерін қолдану арқылы энергия тұтынуын болжауға арналған. Пайдаланушылардың сенімі AI күшіне негізделген ақылды үйлердің құрылғыларын қолдануда маңызды рөл атқарады, бұл технологияларды интеграциялау ниетіне әсер етеді. Шолу мақалалар энергияны басқаруда және температураны бақылауда AI-дың тиімділігіне көңіл бөледі, ал блокчейн талдаулары ақылды үйдің деректер алмасуын қауіпсіз етуге бағытталған. WSN-дар нақты уақыттағы деректер жинауда негізгі рөл атқарады, ал әртүрлі ML әдістері энергияны тиімді пайдалану үшін төтеп беруді және температураны алдын ала болжауды жақсарта түседі. Блокчейн көмегімен децентрализденген энергия алмасу үйлесімді жұмыс істей алады, ал деректер жинау тәсілдері дәлдік пен энергия үнемділігін арттырады.

Ақылды құрылғылар контекстке сезімтал бейімделуді іске асырады, ал инновациялық гибридтік архитектуралар мен агент-based алгоритмдер ресурс табуды оңтайландырады және қауіпсіздікті күшейтеді, IoT желілерін кеңейтеді. Осы жұмыс негізгі үлесін қосады: (1) AI және блокчейнді біріктіріп, алдын ала болжау температурасы мен қауіпсіз деректерді өңдеу; (2) болжау жоспарлауы мен динамикалық оқиғаларды анықтау негізінде құрылым құру; (3) энергия тиімділігі, қауіпсіздік және масштабталуды бағалау. Алайда, әлі де кемшіліктер бар: блокчейн мен ML-дің үйлесімділігі шектеулі, бұл қауіпсіз және бейімделу мүмкіндігі бар шешімдерді жүзеге асыруды қиындатады; көптеген жүйелер алдын ала болжау мен берік деректер қауіпсіздігін біріктірмеген; бұлттық есептеулер кешігу мен есептеу шектеулерін тудыруы мүмкін, ал энергияны басқару көбіне динамикалық баға және децентрализденген сауда мүмкіндіктерін ескермейді. Бұл жұмыста AI көмегімен жұмыс істейтін блокчейн негізіндегі шеңбер ұсынылады, ол WSN, ML болжамды аналитика және уақыт бойынша өңделетін деректер процестерін біріктіреді. Негізгі жаңалықтар: қауіпсіз және оңтайландырылған жылыту/суыту үшін болжау ML-ді блокчейнмен біріктіру; кешігуді азайту үшін жергілікті деректер өңдеу және уақыт бойынша талдауды қолдану (edge-компьютинг); энергияны минимизациялау үшін алдын ала болжау мен оқиғаларды дәл анықтау үшін жетілдірілген WSN және болжау жоспарлауы; децентрализденген энергия айырбасын іске асыру үшін блокчейн және динамикалық бағалар; масштабталуды және энергия үнемділігін арттырып, қауіпсіз децентрализденген басқаруды қамтамасыз ету. Бұл салада әртүрлі AI/ML модельдері қолданылуда: жасанды нейрон желілері (ANNs) мен терең нейрон желілері күрделі сызықсыз уақыттық қатарларды моделдейді, ауқымды деректерді болжайды; қолдау векторлық машиналар (SVMs) жоғары өлшемді деректер бойынша регрессия жүргізеді; кездейсоқ ормандар (RF) сенімді ансамбльдік болжау ұсынады; қайталанатын нейрон желілері (RNNs) және ұзақ мерзімді жад (LSTM) модельдері уақытқа тәуелді болжауда жетістікке жетеді; шешім ағаштары (DT) түсіндірмелі шешім қабылдауда пайдаланылады. Бұл модельдер HVAC жүйелерін оңтайландыру үшін болжау дәлдігін арттырады. Мәселе формулалары температураның жылу алмасу негізінде моделденуін, болжау және энергетикалық тұтынуды болжау үшін ML қолдануын, және қолданушылардың қалауларына сай ішкі температураны бақылау заңдарына сүйенеді. Энергия тұтынуды әлсіздікке ұшыратпай төмендету үшін ыңғайлылық шектеулері ескеріледі. Уақытша өңдеу күрделі емес есептерді ең жиі пайдалану кезеңіне ауыстырып, есептеу шамасын азайтуға көмектеседі. Блокчейн сенсорлар мен бақылау сигналдарының деректерін қорғау үшін хэшталған, өзгермейтін блоктарды сақтайды, осылайша деректердің тұтастығын және ашықтықты қамтамасыз етеді. Температура өзгерісінің жылдамдығына қарай алдын ала болжау арқылы динамикалық жылыту/суыту оқиғалары анықталады, сыртқы ортаның өзгермелігіне бейімделген ML көмегімен шектер реттеледі. Болжау жоспарлауы өткен оқиғелер үлгілерін пайдаланып жылыту қажеттілігін болжайды, бұл алдын ала энергия үнемді әрі тиімді жұмыс істеуге мүмкіндік береді. Негізгі инновация – ақылды үйлер арасында блокчейн негізінде децентрализденген энергия айырбастау, мұнда артық жаңартылатын энергия қауіпсіз түрде смарт-шарттар арқылы дәйекті бағалармен саудаланады. Сымсыз сенсор желілері (WSN) активті сенсорларды басқару арқылы қуат тұтынуды азайтудың тиімді жолдарын іздейді. Бірнеше ақылды үйлер бірлескен агенттер ретінде жұмыс істеп, энергия жүктемесін бөледі және жоғары жүктемелерді төмендетеді. Ұтымды бақылау алгоритмі нақты уақыттағы кері байланыс сигналдары мен оқыту жылдамдығын пайдаланатын энергияны минимизациялайды және температура ауытқуын азғаштайды. Жүйенің алгоритмі деректерді жинап, алдын ала өңдеп, ML модельдерін оқытады, температура мен энергияны болжайды, жылыту/суыту оқиғаларын анықтайды, блокчейн арқылы қауіпсіз, өзгермейтін жазбалар мен келісімді жүргізеді, болжамды жоспарлау мен оңтайландыруды қолданады және кері байланыс негізінде динамикалық түрде бейімделеді. Өнімділік дәлдік, энергия үнемі, масштабталу және кешігу сияқты көрсеткіштер бойынша бағаланады. 模拟 зерттеулер нақты деректер жиынтығын қолдана отырып жүзеге асырылады, мұнда WSN және IoT құрылғылары бірнеше бөлмедегі температура, энергия пайдалану және радиатор күйін бақылайды, сыртқы ауа райы деректерімен бірге алты ай бойы жиналды. Мәліметтерді алдын ала өңдеу барысында жетіспеген мәндер интерполяцияланып, аутлайерлер межтік квартильдік сүзгі арқылы жойылып, нормалданды және уақыттық үлгілер үшін ерекшеліктер алынды. Нейронды желі модельдері оқытылып, бейімделу үшін визуализацияланады. Зерттеулер жүйенің сыртқы факторлар әсеріне қарамастан ішкі температураны тұрақтандыру қабілетін көрсетеді, ол динамикалық бақылау арқылы энергияны елеулі үнемдейді. Блокчейн интеграциясы деректерді қауіпсіз өңдеу және децентрализденген энергия алмасу мен жоспарлауды қамтамасыз етеді. ML негізінде радиатордың қосу/өшіру және салқындату оқиғалары дәл анықталады, бұл алдын ала энергияны тиімді басқаруға мүмкіндік береді. Салыстырулар дәстүрлі термостаттар мен PID реттегіштеріне қарағанда айтарлықтай энергия үнемі, жауап беру уақыты, дәлдік, оқиға анықтау және деректер қауіпсіздігі бойынша артықшылықтарға қол жеткізгенін көрсетті. Алгоритмдік күрделілік талдаулары нақты уақыттағы деректер жинау (O(n)), ML болжау (O(d)), блокчейн транзакцияларын өңдеу (O(1)-ден O(log n)-ға дейін), оқиғаларды анықтау (O(n)) тиімді екенін көрсетеді. Деректер сақтау көлемі сенсорлар саны мен блокчейн көлеміне байланысты артса да, бұл шеңбер есептеу талаптарын және энергияны үнемдеу мен деректер тұтастығын үйлестіреді. Қорытындылай келе, бұл AI негізіндегі блокчейн шеңбері ақылды үйлерде алдын ала болжау температурасын, қауіпсіз децентрализденген деректерді басқаруды, Edge-компьютингпен уақытша өңдеуді және децентрализденген энергия айырбасын біріктіреді. Бұл кешенді тәсіл энергия тиімділігін, жүйенің Жауап беруін, пайдаланушының ыңғайлылығын және деректер қауіпсіздігін айтарлықтай жақсартып, ақылды үй ортада негізгі қиындықтарды шешеді әрі масштабталатын, сенімді әрі бейімделгіш температура реттеу мүмкіндігін ашады.