Blokķēdes tehnoloģija ir kļuvusi par spēcīgu risinājumu drošības un privātuma uzlabošanai "Internet of Things" (IoT) sistēmās, decentralizējot datu glabāšanu un nodrošinot darījumu drošību ar kriptogrāfiju, garantējot datu nemainīgumu un aizsardzību pret neatļautu piekļuvi. Agrīnās darba pārskatīšanas ierosināja vieglas blokķēdes struktūras viedajām mājām, lai pasargātu lietotāju datus no ārējiem uzbrukumiem. Viedie līgumi papildus automatizē ierīču darbību, pamatojoties uz noteiktiem signāliem. Tomēr blokķēdes aprēķinu prasības un vienošanās mehānismi var radīt kavēšanos un samazināt efektivitāti reāllaika lietojumos. Blokķēdes integrācija ar mašīnmācīšanos (ML) tiek pētīta, lai uzlabotu drošības pārvaldību 6G tīkliem un optimizētu viedo pilsētu infrastruktūras, uzlabojot caurspīdīgumu, drošību un efektivitāti tādās jomās kā enerģētika un transports. Blokķēdes lietojumi arī stiprina drošību un privātumu IoT viedajām ierīcēm. ML pielietojums prognozējamā temperatūras kontrolei ir ieguvis izaugsmi, jo tas spēj uzlabot sistēmas reakcijas ātrumu un enerģijas efektivitāti. ML algoritmi analizē vēsturiskos iekšējās temperatūras, noslodzes un laika apstākļu datus, lai paredzētu apkures vai dzesēšanas vajadzības, ļaujot iepriekš veikt sistēmas korekcijas. Pētījumi rāda, ka ML balstīta kontrole var samazināt enerģijas patēriņu līdz pat 18% salīdzinājumā ar reakcijas sistēmām. Šādas prognozējošas sistēmas prasa stabilu un drošu datu apstrādi, lai apstrādātu gan reāllaika, gan vēsturiskos datus. Malu aprēķini tiek ieviesti, lai samazinātu mākoņu apstrādes latenciju un joslas platuma problēmas, apstrādājot datus lokāli — tā uzlabojot lēmumu pieņemšanu reāllaikā, īpaši viedo temperatūras kontroles jomā. Mākslīgā intelekta (AI) un blokķēdes sinerģija būtiski uzlabo rūpniecības produktivitāti, darba drošību un datu drošību. Apvienojot izskaidrojamu AI ar blokķēdi, uzlabojas finanšu lēmumu pieņemšana, palielinot caurspīdīgumu un uzticību. Viedo māju struktūras, kas balstītas uz blokķēdi un dziļās mācīšanās modeļiem, demonstrē progressu enerģētikas efektivitātē, drošībā un automatizācijā. Diferenciālā privātuma modeļi, kas integrēti ar blokķēdi, būtiski aizsargā lietotāju datus. Sistēmas kā BEDS uzlabo datu pārvaldību viedajās mājās un transportlīdzekļos, efektīvi plānojot sensoru datu saskaņošanu. Sadarbības pieejas, kas apvieno blokķēdi ar bezvadu sensoru tīkliem (WSN), uzlabo datu drošību un uzticamību, kamēr jaunas kolonijainteliģences metodes veicina WSN drošumu un efektivitāti. Citi pētījumi optimizē mikrogrids darbību, bezvadu jaudas pārraidi un atjaunojamās enerģijas integrāciju viedajās mājās, izmantojot uzlabotus prognozēšanas un grafiku plānošanas algoritmus, bieži vien apvienojot ML modeļus, lai uzlabotu enerģijas patēriņa prognozēšanu. Lietotāju uzticība būtiski ietekmē AI vadītu viedo māju ierīču ieviešanu, veidojot gatavību integrēt šādas tehnoloģijas. Pārskati aptver AI vadītu enerģijas pārvaldību, kas optimizē temperatūras kontroli un efektivitāti, kamēr blokķēdes analīzes fokusējas uz viedo māju datu drošību. WSN ir centrālas lomas reāllaika datu ievākšanā prognozējamā temperatūras kontroles struktūrās, dažādas ML stratēģijas uzlabojot enerģijas efektivitāti, paredzot un pielāgojot apkures sistēmas. Blokķēdes deaktivizējamas decentralizētas enerģijas tirdzniecības platformas atbilst viedās mājas enerģijas pārvaldības mērķiem. Datu apvienošanas tehnikas optimizē WSN darbību, samazinot enerģijas patēriņu un uzlabojot precizitāti. Kognitīvi aģenti ļauj IoT pielāgoties kontekstam.

Inovatīvas hibrīdās arhitektūras un aģentu bāzes algoritmi veicina resursu atklāšanu un mezglu lokalizāciju, uzlabojot mērogojamību un drošību IoT tīklos. Piedāvātā darba vērtība ir spēja (1) integrēt AI un blokķēdi prognozējamai temperatūras vadībai un drošai datu pārvaldībai; (2) izstrādāt struktūru, kas apvieno prognozējošo grafiku un dinamisku notikumu detektēšanu; un (3) novērtēt sniegumu enerģijas efektivitātē, drošībā un mērogojamībā. Neskatoties uz panākumiem, joprojām pastāv dažas problēmas: blokķēdes integrācija ar prognozējošo ML temperatūras kontrolē ir ierobežota, kas apgrūtina drošu un pielāgojamu risinājumu izstrādi; daudziem sistēmu trūkst prognozējošas kontroles ar drošu datu aizsardzību; mākoņiem balstīta apstrāde rada latentumu un aprēķinu plaisas, traucējot reāllaika reakcijām; kā arī enerģijas pārvaldības pieejas bieži nenodrošina dinamisko cenu un decentralizētu tirdzniecības potenciālu. Šis raksts risina šīs problēmas, piedāvājot AI vadītu blokķēdes struktūru ar WSN, ML balstītu prognozējošo analītiku un malu aprēķiniem ar laika nobīdi datu apstrādē. Galvenās inovācijas ietver drošu blokķēdē balstītu prognozējošo ML apkuri/dzesēšanu; malas aprēķinu, lai samazinātu latentumu, apstrādājot datus lokāli un veicot laika nobīdes analīzi, samazinot maksimālos slodzes periodus; precīzu notikumu detektēšanu ar uzlabotām WSN un prognozējošo grafiku apvienojumu enerģijas minimizēšanai; blokķēdē balstītu P2P enerģijas tirdzniecību ar dinamiskiem tarifiem; kā arī mērogojamību ar uzlabotu enerģijas efektivitāti un drošu decentralizētu pārvaldību. Dažādi AI/ML modeļi tiek pielietoti: mākslīgās neironu tīkla (ANN) un dziļās neironu tīklu modeļi analizē sarežģītas nelineāras laika rindas temperatūras un enerģijas prognozēm; atbalsta vektoru mašīnas (SVM) veic regresiju ar augstas dimensijas datiem; nejaušo meža (RF) modeļi nodrošina stabilas prognozes kopas metodes; atkārtotie neironu tīkli (RNN) un Long Short-Term Memory (LSTM) modeļi ir piemēroti laika gaitā paredzēšanai; lēmumu koki (DT) nodrošina saprotamu lēmumu pieņemšanu temperatūras kontrolē. Šie modeļi uzlabo precizitāti HVAC sistēmas optimizācijai. Problēmu formulācija ietver temperatūras dinamiku modeļošanu, pamatojoties uz siltuma pārnesi, ML izmantošanu nākotnes temperatūras un enerģijas patēriņa paredzēšanai, kā arī kontroļu likumu pielietošanu, lai uzturētu iekšējo temperatūru lietotāju vēlmju robežās. Enerģijas patēriņu minimizē, ievērojot komforta prasības. Laika nobīdes analīze ļauj novietot nenoteiktus aprēķinus ārpus galvenajiem laikiem, samazinot slodzes maksimumus. Blokķēde aizsargā sensoru datus un kontroles signālus, glabājot hashētas, nemainīgas blokķēdes blockus, nodrošinot datu integritāti un caurspīdīgumu. Dynamiskus apkures/dzesēšanas notikumus nosaka pēc temperatūras izmaiņu ātrumiem, pielāgojot sliekšņus ar ML, ņemot vērā vides svārstības. Prognozējošā grafika plānošana izmanto vēsturiskos notikumu modeļus, lai paredzētu apkures vajadzības, ļaujot iepriekš veikt korekcijas un ekonomēt enerģiju. Galvenā inovācija ir blokķēdē balstīta decentralizēta enerģijas tirdzniecība starp viedajām mājām, kur pārpalikusi atjaunojamā enerģija tiek droši tirgota ar viedajiem līgumiem par dinamiskiem cenām. Bezvadu sensoru tīkli tiek optimizēti, adaptīvi pārvaldot aktīvos sensorus, samazinot enerģijas patēriņu un saglabājot pārklājumu. Vairāmas viedās mājas sadarbojas kā līdzdarbības aģenti decentralizētā tīklā, daloties ar enerģijas slodzēm un samazinot maksimuma pieprasījumu. Adaptīva kontroles algoritms minimizē enerģijas patēriņu un temperatūras atšķirības, izmantojot realtimīgus atsauksmes signālus un mācību likmes. Sistēmas algoritms ievāc un apstrādā vēsturiskos un reāllaika sensoru datus; trenē ML modeļus; paredz temperatūru un enerģijas patēriņu; detektē apkures/dzesēšanas notikumus; integrē blokķēdi drošai, nemainīgai reģistrēšanai un vienošanās nodrošināšanai; izmanto prognozējošu grafiku plānošanu un optimizāciju; un dinamiski adaptējas, balstoties uz atsauksmēm. Veiktspēja tiek novērtēta pēc precizitātes, enerģijas ietaupījumiem, mērogojamības un latentuma. Simulācijas pētījumi izmanto reāla datu kopu ar WSN un IoT ierīcēm, kas uzrauga temperatūras, enerģijas patēriņu un radiatora stāvokli, kā arī ārējo laika apstākļu datus vairākās telpās uz sešiem mēnešiem. Datu apstrāde ietver aizvietošanu trūkstošās vērtības, ārējo vējlielumu atdalīšanu, normalizāciju un raksturlielumu izguvi laika modeļiem. Neironu tīklu modeļi tiek trenēti un vizualizēti adaptīvai mācīšanai. Simulācijas parāda, ka sistēma ar prognozējošu kontroli spēj labāk uzturēt iekšējo temperatūru, pat pie ārējo svārstību ietekmes, sasniedzot gludāku temperatūras regulāciju un ievērojami samazinot enerģijas patēriņu ar dinamisku enerģijas pielāgošanu un laika nobīdes slodzi. Blokķēdes integrācija nodrošina drošu datu pārvaldību un atbalsta decentralizētu enerģijas tirdzniecību un grafiku plānošanu. Sistēma ātri atpazīst radiatora ieslēgšanas/izslēgšanas un dzesēšanas notikumus ar ML balstītiem sliekšņiem, ļaujot iepriekš optimizēt enerģijas patēriņu. Salīdzinājuma rezultāti liecina par būtiskiem uzlabojumiem enerģijas ietaupījumos, reakcijas laikos, precizitātē, notikumu detektēšanā un datu drošībā salīdzinājumā ar konvencionālām termostata un PID vadības metodēm. Algoritmiskās sarežģītības analīzes atklāj efektīvu reāllaika datu ievākšanu (O(n)), ML inference (O(d)), blokķēdes darījumu apstrādi (O(1) līdz O(log n)) un notikumu detektēšanu (O(n)). Glabāšana pieaug ar sensoru skaitu un blokķēdes lielumu. Struktūra līdzsvaro aprēķinu prasības un enerģijas patēriņa optimizāciju, vienlaikus nodrošinot datu integritāti ar blokķēdes vienošanās mehānismiem. Kopsavilkumā, piedāvātā AI vadīta blokķēdes struktūra prognozējamai temperatūras kontrolei viedo māju vidē apvieno uzlabotu ML prognozēšanu, drošu decentralizētu datu pārvaldību, malu aprēķinus ar laika nobīdi un decentralizētu enerģijas tirdzniecību. Šī integrētā pieeja būtiski palielina enerģijas efektivitāti, sistēmas reakcijas ātrumu, lietotāju komfortu un datu drošību, risinot galvenās problēmas viedo māju vidē un ļaujot mērogojamu, uzticamu un pielāgotu temperatūras regulēšanu.