Blockchain तंत्रज्ञान इंटरनेट ऑफ थिंग्ज़ (IoT) प्रणालीतील सुरक्षा व गोपनीयता सुधारण्यासाठी एक मजबूत उपाय बनले आहे, डेटा साठवणूक विकेंद्रीकरण करून, क्रिप्टोग्राफीद्वारे व्यवहार सुरक्षित करून, डेटा परिवर्तनशीलता आणि अनधिकृत प्रवेशापासून संरक्षण सुनिश्चित करते. सुरुवातीच्या कामात स्मार्ट होमसाठी हलक्या वजनाचा ब्लॉकचेन फ्रेमवर्क सुचवण्यात आला होता, ज्यामुळे वापरकर्त्यांच्या डेटाचे बाह्य हल्ल्यांपासून संरक्षण होते. स्मार्ट कंत्राटे यांच्याद्वारे उपकरणांची क्रिया परिभाषित ट्रिगरवर स्वयंचलित केली जाते. मात्र, ब्लॉकचेनची गणनात्मक गरजा व संमति यंत्रणा विलंब निर्माण करू शकतात, ज्यामुळे रिअल टाइम अनुप्रयोगांमधील कार्यक्षमता कमी होते. मशीन लर्निंग (ML) सोबत ब्लॉकचेनचे समाकलन करण्यात येत आहे, ज्यामुळे 6G नेटवर्कमधील सुरक्षा व्यवस्थापन सुधारण्यास आणि स्मार्ट सिटी वाहतूक व ऊर्जा क्षेत्रात पारदर्शकता, सुरक्षा व कार्यक्षमता वाढवण्यास मदत होते. ब्लॉकचेनचे अनुप्रयोग IoT स्मार्ट उपकरणांच्या सुरक्षा आणि गोपनीयतेसही बळकटी देतात. ML चा वापर आहेविषयक तापमान नियंत्रणासाठी प्रगती झाली आहे कारण त्याच्या प्रणाली प्रतिसाद व ऊर्जा कार्यक्षमतेत वाढ होते. ML अल्गोरिदम मागील घरातील तापमान, वावरणे, व हवामान डेटा विश्लेषण करून उष्णता किंवा थंडीची गरज भाकित करतात, ज्यामुळे पूर्वसूचना करून प्रणालीमध्ये आवश्यक ते बदल केले जातात. संशोधनांनी दाखवले आहे की, ML-आधारित नियंत्रण रिअक्टिव्ह सिस्टम्सच्या तुलनेत ऊर्जा वापर 18% पर्यंत कमी करू शकते. अशा प्रीडिक्टिव्ह सिस्टमसाठी मजबूत, सुरक्षित डेटाचे हाताळणी आवश्यक आहे, जे विशेषतः रिअल टाइम व ऐतिहासिक इनपुट प्रक्रिया करण्यासाठी महत्त्वाचे आहे. एज कॉम्प्यूटिंगचा वापर ब्लू-थ्रूपुट आणि बँडविड्थ कमी करण्यासाठी केला जातो, स्थानिक डेटा प्रक्रिया करून, यामुळे तापमान नियंत्रणासाठी रिअल टाइम निर्णय घेणे अधिक प्रभावी होते. कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आणि ब्लॉकचेनमधील सहकार्य औद्योगिक उत्पादनक्षमता, कार्यप्रणाली विश्वासार्हता व डेटा सुरक्षा वाढवते. स्पष्टीकरणासह AI व ब्लॉकचेनचे संयोजन आर्थिक निर्णयासाठी अधिक पारदर्शकता व विश्वास वाढवते. स्मार्ट होम फ्रेमवर्क्स व ब्लॉकचेन व डीप लर्निंग मॉडेल्स ऊर्जा कार्यक्षमतेत प्रगति दर्शवितात, सुरक्षा व स्वयंचलिततेसह. वेगळ्या निजगोपनीयता मॉडेल्सनी डेटा गोपनीयता जपली आहे. BEDS सारख्या प्रणालीचा वापर स्मार्ट होम व वाहनांतील डेटा व्यवस्थापन सुधारण्यासाठी व सेंसर्सच्या डेटा शेड्यूलिंग सुलभ करण्यासाठी होतो. ब्लॉकचेनसोबत वायरलेस सेंसर नेटवर्क्स (WSNs) चा संयुक्त वापर डेटा अखंडता व विश्वासार्हता वाढवतो, तर नवीन स्वार्म इंटेलिजन्स पद्धती WSN च्या सुरक्षा व कार्यक्षमतेत भर घालतात. या संशोधनाने मायक्रिग्रिड ऑपरेशन्स, वायरलेस ऊर्जा संक्रमण प्रणाली, व नूतनीकरण ऊर्जा समाकलन यांसाठी प्रगत भाकित व शेड्यूलिंग वापरून कार्यक्षमता सुधारली आहे, अनेकदा नेटवर्कच्या व ऊर्जा वापराच्या पूर्वानुमानासाठी ML अल्गोरिदमचा वापर केला जातो. वापरकर्ता विश्वास हे AI-सक्षम स्मार्ट होम उपकरणांच्या स्वीकार्यास महत्त्वपूर्ण ठरते, ज्यामुळे अशा तंत्रज्ञानांशी जुळवून घेण्याचा मानसिकता आकारली जाते. आढावा असे दर्शवतात की, AI आधारित ऊर्जा व्यवस्थापन तापमान नियंत्रण व कार्यक्षमता सुधारते, तर ब्लॉकचेनचे विश्लेषण स्मार्ट होम डेटाच्या सुरक्षित देवाणघेवाणीवर केंद्रित आहे. WSN हे प्रीडिक्टिव्ह तापमान नियंत्रणासाठी रिअल टाइम डेटासंकलनात महत्त्वपूर्ण असून, विविध ML पद्धती उष्णता वऊर्जा भाकित करून नियंत्रण सुधारतात. ब्लॉकचेन समर्थित विकेंद्रीत ऊर्जा व्यवहार हे स्मार्ट होम ऊर्जा व्यवस्थापन उद्दिष्टांशी जुळतात. डेटा संकलन तंत्रे वारेसर व्यापयोग्यतेत वाढ, ऊर्जा वापर कमी व अचूकता सुधारते.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) व मोबाईल एजंट्स IoT च्या संदर्भ-आधी-सूचना वापर व संसाधन शोध क्षमता वाढवतात, ज्यामुळे प्रणाली विस्तार व सुरक्षा सुधारते. हे संशोधन विशेषतः खालील बाबींद्वारे योगदान देते: (1) AI व ब्लॉकचेन एकत्रित करणे, जे भविष्यातील तापमान नियमन व सुरक्षित डेटा हाताळणीस मदत करते; (2) प्रीडिक्टिव शेड्यूलिंग व डायनॅमिक इव्हेंट डिटेक्शन यांसह एक फ्रेमवर्क विकसित करणे; व (3) ऊर्जा कार्यक्षमते, सुरक्षा, व विस्तारक्षमतेत कार्यप्रदर्शन मूल्यमापन. अद्यापही काही अडचणी आहेत: तापमान नियंत्रणासाठी प्रेडिक्टिव ML व ब्लॉकचेनचे सीमित समाकलन, खूपच अनेक प्रणालींमध्ये मजबूत डेटा सुरक्षा व प्रीपेटिव्ह नियंत्रणाचा अभाव, क्लाऊडवर आधारित प्रक्रिया विलंब व गणनाबॉटलने रिअल टाइम प्रतिसादावर परिणाम, व ऊर्जा व्यवस्थापनाच्या उपाययोजनांमध्ये गतिशील किंमती व विकेंद्रीत व्यवहारांची संधी दुर्लक्ष करणाऱ्या बाबी. हे संशोधन या अडथळ्यांवर उपाय म्हणून कार्य करते: AI-शक्तीमान ब्लॉकचेन फ्रेमवर्क जे WSN, ML आधारित प्रीडिक्टिव्ह विश्लेषणे व एज कॉम्प्यूटिंगसह डेटा प्रक्रियेचा वेळेत वापर करते. मुख्य नवकल्पना म्हणजे सुरक्षित ब्लॉकचेन-आधारित प्रेडिक्टिव्ह ML, अनुकूलित तापमान नियंत्रणासाठी; एज कॉम्प्यूटिंगचा वापर विलंब कमी करण्यासाठी, स्थानिक डेटा प्रक्रिया व वेळेवर विश्लेषण करून लोड शमविण्यासाठी; प्रगत WSNs वापरून अचूक इव्हेंट डिटेक्शन व ऊर्जा बचत; ब्लॉकचेन समर्थित पीअर-टू-पीअर ऊर्जा व्यवहार, ज्या गतिशील किंमती व विकेंद्रीत व्यवस्थापनासाठी वापरल्या जातात; व अधिक स्केलेबिलिटी व सुरक्षितताासाठी. या क्षेत्रासाठी विविध AI/ML मॉडेल्स वापरले जातात: कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क (ANNs) व डीप न्यूरल नेटवर्क्स जटिल नॉनलाईनर टाइम-सीरिज मॉडेलिंग करतात; सपोर्ट व्हेक्टर मशीन (SVM) उच्च-आयामी डेटावर रिग्रेशन करतात; रँडम फॉरेस्ट (RF) मजबूत समुहभेद कथन करतात; रेकर्न्ट न्यूरल नेटवर्क (RNN) व लांबीविषयी लांब स्मृती मॉडल (LSTM) वेळ-आधारित भाकितांमध्ये पारंगत; निर्णय वृक्ष (DT) समजण्यायोग्या निर्णयांसाठी वापरले जातात. हे allणे HVAC प्रणालीच्या सुधारणीत भाकितेची अचूकता वाढवतात. समस्या फॉर्म्युलेशन्समध्ये तापमान गतिशीलतेचे मॉडेलिंग, ML च्या मदतीने भविष्यातील तापमान व ऊर्जा वापर भाकित करणे, व वापरकर्त्यांच्या प्राधान्यांनुसार आंतरिक तापमान राखण्यासाठी नियंत्रण कायदे वापरणे समाविष्ट आहे. ऊर्जा कमी करणे आराममान्यतेच्या मर्यादांच्या आत राहून होते. वेळ-शिफ्टेड विश्लेषण कठीण कामांचे ऑफ-पीक काळात निवारण करत, अधिक कार्यक्षमतेने प्रक्रिया करतात. ब्लॉकचेनला सेंसर्स व नियंत्रण संकेतांचे संरक्षण करण्यासाठी हॅश केलेले, अपरिवर्तनीय ब्लॉक साठवले जातात, ज्यामुळे डेटा अखंडता व पारदर्शकता मिळते. विविध तापमान-आधारित घटना, जसे तापमान बदलांच्या दराप्रमाणे ओळखली जातात, व पर्यावरणीय बदल लक्षात घेऊन ML वापरून थरांकनात बदल केला जातो. प्रीडिक्टिव्ह शेड्यूलिंग ही मागील घटनांच्या नमुने वापरून उष्णतेची गरज भाकित करते, व पूर्वसूचना देऊन ऊर्जा बचत व परिणामकारकता वाढवते. यापैकी मुख्य नवकल्पना म्हणजे स्मार्ट होममधील विकेंद्रीकृत ऊर्जा व्यवहार, जिथे नूतनीकरण ऊर्जा सुरक्षितपणे स्मार्ट कॉन्ट्रॅक्ट्सद्वारे गतिशील किमतींवर व्यापार केली जाते. वायरलेस सेंसर नेटवर्क्सचे कार्यक्षम व्यवस्थापन करून उर्जा खर्च कमी करणे व कव्हरेज टिकवणे. अनेक स्मार्ट घरांना एजंट म्हणून सहयोगी बनवून ऊर्जा लोड सामायिक करणे व उच्चतम लोड कमी करणे. एक अनुकूल नियंत्रण अल्गोरिदम रिअल टाइम फीडबॅक व शिक्षण दर वापरून ऊर्जा वापर व तापमान त्रुटी कमी करतो. या सिस्टमची अ‍ॅल्गोरिदम त्यातील ऐतिहासिक व रिअल टाइम सेंसर्स डेटा गोळा करतो व त्याचे पूर्वसज्जी करून ML मॉडेल्स शिकवतो; तापमान व ऊर्जा वापर भाकित करतो; उष्णता/थंडीची घटना ओळखतो; ब्लॉकचेन वापरून सुरक्षित व अपरिवर्तनीय लॉगिंग व सहमती मिळवतो; प्रेडिक्टिव्ह शेड्यूलिंग व योग्यतः अनुकूलन करतो; व फीडबॅकनुसार यौगिक बदल करतो. कार्यक्षमता अचूकता, ऊर्जा बचत, विस्तार क्षमता व विलंब या निकषांवर मोजली जाते. सिम्युलेशन अभ्यासात वास्तविक जगाचा डेटा वापरला जातो, ज्यात WSN व IoT उपकरणे वापरून विविध खोल्यांमधील तापमान, ऊर्जा व रेडियेटरचा स्टेटसचा मागोवा घेतला जातो, तसेच हवामान डेटा देखील अनुभवण्यास मिळतो. डेटा पूर्वप्रक्रिया म्हणजे मिसिंग व्हॅल्यू भरून घेणे, आउटलाईयर्स काढणे, सामान्यीकरण व फीचर एक्स्ट्रॅक्शन. न्यूरल नेटवर्क मॉडेल्स शिकवली व त्यांचा वापर करून अ‍ॅडाप्टिव्ह लर्निंग होते. सिम्युलेशन्स स्मार्ट होम वातावरणाचा वापर करून, तापमान पटापट बदलत असल्यास प्रेडिक्टिव्ह नियंत्रणाने तापमान स्थिर ठेवते, व ऊर्जा कार्यक्षमतेत मोठे प्रमाणात कपात करतात, ऊर्जा बॅलन्सिंग व गतिशील पॉवर अडजस्टमेंटद्वारे. ब्लॉकचेनमुळे डेटा सुरक्षित ठेवणारे व्यवस्थापन व विकेंद्रीकृत ऊर्जा व्यवहार सक्षम होतात. ML-आधारित Thresholds वापरून रेडियेटर हॉटन/ऑफ, थंडीची घटना जलद ओळखली जाते, व ऊर्जा बचत करणारे पूर्वसूचना नियंत्रणे सुरू केली जातात. तुलनात्मक परिणामांना पारंपरिक थर्मोस्टॅट व PID नियंत्रकांपेक्षा जास्त ऊर्जा वाचवणारी, जलद प्रतिसाद, अचूकता व सुरक्षा मिळते. अ‍ॅल्गोरिदम जटिलता विश्लेषण दाखवते की, रिअल टाइम डेटा प्रासेस (O(n)), ML inference (O(d)), ब्लॉकचेन व्यवहार प्रक्रिया (O(1) ते O(log n)), व घटना ओळख (O(n)) यामध्ये कार्यक्षम आहे. साठवणूक वापर वाढते तरीही, या फ्रेमवर्कच्या गणनात्मक गरजा व ऊर्जा वापर अनुकूल ठेवण्यात येतात, आणि ब्लॉकचेन सहमतिच्या माध्यमातून डेटा अखंडता राखली जाते. सारांशात, हा प्रस्तावित AI-शक्तीमान ब्लॉकचेन आधारित प्रणाली स्मार्ट होमसाठी भविष्यातील तापमान नियमनासाठी प्रगत ML भाकित, सुरक्षित विकेंद्रित डेटा व्यवस्थापन, एज-आधारित वेळ-शिफ्टेड प्रक्रिया व विकेंद्रीत ऊर्जा व्यवहार यांचा समावेश करतो. या एकत्रित दृष्टिकोनामुळे ऊर्जा कार्यक्षमता, प्रणालीची जलद प्रतिक्रिया, वापरकर्ता आराम व डेटा सुरक्षा या बाबतीत मोठ्या प्रमाणात सुधारणा होते, ज्यामुळे स्मार्ट होम वातावरणात विश्वासार्ह, स्केलेबल व लवचीक तापमान नियमन शक्य होते.