Blockchain-teknologi har blitt en sterk løsning for å forbedre sikkerhet og personvern i Internet of Things (IoT) systemer ved å desentralisere datalagring og sikre transaksjoner gjennom kryptografi, noe som sikrer dataintegritet og beskyttelse mot uautorisert tilgang. Tidlige arbeid foreslo lette blockchain-rammeverk for smarthus for å beskytte brukerdata mot eksterne angrep. Smarte kontrakter automatiserer videre enhetshandlinger basert på definerte utløsningskriterier. Imidlertid kan blockchain sitt høye beregningsbehov og konsensusmekanismer føre til forsinkelser som reduserer effektiviteten i sanntidsapplikasjoner. Integrasjonen av blockchain med maskinlæring (ML) utforskes for å forbedre sikkerhetsstyring i 6G-nettverk og optimalisere infrastruktur for smarte byer, noe som øker gjennomsiktighet, sikkerhet og effektivitet innen områder som energi og transport. Applikasjoner av blockchain styrker også sikkerhet og personvern for IoT-smarte enheter. MLs anvendelse innen prediktiv temperaturkontroll har fått økt oppmerksomhet grunnet dets evne til å forbedre systemets respons og energimessig effektivitet. ML-algoritmer analyserer historiske data om innendørstemperatur, opphold og værforhold for å forutsi oppvarmings- eller avkjølingsbehov, noe som muliggjør forhåndsjustering av systemet. Studier viser at ML-basert kontroll kan redusere energiforbruket med opptil 18% sammenlignet med reaktive systemer. Slike prediktive systemer krever robuste, sikre datahåndteringsmetoder for å bearbeide sanntids- og historiske innspill. Edge computing introduseres for å redusere latens og båndbreddeproblemer ved å behandle data lokalt, noe som forbedrer sanntidsbeslutninger, spesielt for smart temperaturkontroll. Synergien mellom kunstig intelligens (AI) og blockchain-teknologier øker markant industriell produktivitet, driftsikkerhet og datasikkerhet. Kombinasjonen av forklarbar AI med blockchain forbedrer finansiell beslutningstaking gjennom økt åpenhet og tillit. Rammeverk for smarthus som utnytter blockchain og dype læringsmodeller viser fremskritt innen energiforbruk, sikkerhet og automatisering. Differensiert personvernsmodeller integrert med blockchain beskytter vesentlig brukerdataenes personvern. Systemer som BEDS forbedrer datastyring i smarthus og kjøretøy gjennom effektiv planlegging av sensorsystemer. Samarbeidstilnærminger som kombinerer blockchain med trådløse sensornettverk (WSN) fremmer dataintegritet og pålitelighet, mens nye kollektiv intelligens-metoder styrker WSNs sikkerhet og effektivitet. Annen forskning optimaliserer mikrosystemer, trådløse kraftoverføringssystemer og fornybar energiintegrasjon i smarte hjem gjennom avansert prognose og planlegging, ofte med bruk av kombinerte ML-algoritmer for forbedret energiforbruk. Brukertillit er avgjørende for aksept av AI-drevne smarthus-enheter og påvirker viljen til å integrere slike teknologier. Anmeldelser dekker AI-drevet energihåndtering som optimaliserer temperaturkontroll og effektivitet, mens analyser av blockchain fokuserer på sikring av datautvekslinger i smarthus. WSN er sentrale for sanntidsdata samlet i prediktiv temperaturkontroll, med ulike ML-strategier for å forbedre energieffektivitet ved å forutsi og justere oppvarmingssystemer. Blockchain-knuset energihandel og smartkontrakter støtter målene for energistyring i smarthus. Dataaggregasjonsteknikker optimaliserer WSN-ytelse ved å redusere energiforbruk og forbedre nøyaktighet. Kognitive agenter muliggjør IoT-tilpasset tilpasningsevne.

Innovative hybrid-arkitekturer og agentbaserte algoritmer forbedrer ressursoppdagelse og nodingaglasjon, noe som øker skalerbarhet og sikkerhet i IoT-nettverk. Det presenterte arbeidet bidrar betydelig ved å (1) integrere AI og blockchain for prediktiv temperaturstyring og sikker datahåndtering; (2) utvikle et rammeverk som kombinerer prediktiv planlegging med dynamisk hendelsesdeteksjon; og (3) evaluere ytelse innen energiforbruk, sikkerhet og skalerbarhet. Til tross for fremskrittene finnes det fortsatt hull: begrenset integrasjon av blockchain med prediktiv ML for temperaturkontroll begrenser sikre og tilpasningsdyktige løsninger; mange systemer mangler prediktiv kontroll kombinert med robust databeskyttelse; skybasert prosessering fører til latency og beregningsmessige flaskehalser som hemmer sanntidsrespons; og energistyringsmetoder overser ofte dynamisk prisfastsettelse og desentralisert handelspotensial. Dette arbeidet tar opp disse utfordringene gjennom et AI-drevet blockchain-rammeverk som integrerer WSN, ML-basert prediktiv analyse og edge computing med tidsforskyvet databehandling. Viktige innovasjoner inkluderer sikker blockchain-støttet prediktiv ML for optimalisert varme- og kjøleeffekt; bruk av edge computing for å redusere latency via lokal databehandling og tidsforskyvet analyse for å senke toppbelastninger; presis hendelsesdeteksjon med avansert WSN kombinert med prediktiv planlegging for energimaksimering; blockchain-basert peer-to-peer energihandel med dynamisk prisfastsettelse for å optimalisere bruk og redusere kostnader; og skalerbarhet med forbedret energimessig effektivitet og sikker desentralisert styring. Ulike AI/ML-modeller anvendes i dette området: Kunstige nevrale nettverk (ANN) og dype nevrale nettverk modellerer komplekse ikke-lineære tidsserier for temperatur- og energiforutsigelser; Support Vector Machines (SVM) utfører regresjon over høy-dimensjonale data; Random Forests (RF) gir robuste ensembleprognoser; rekurrente nevrale nettverk (RNN) og Long Short-Term Memory (LSTM) modeller er gode for tidsavhengige prognoser; beslutningstrær (DT) modellerer tolkbare beslutninger for temperaturkontroll. Disse modellene forbedrer nøyaktigheten i prediksjoner for optimalisering av HVAC-systemer. Problemformuleringen inkluderer modellering av temperaturdynamikk basert på varmeoverføring, bruk av ML til å forutsi fremtidig temperatur og energiforbruk, og anvendelse av kontrolllover for å holde innendørstemperatur innen brukerpreferanser. Energiforbruk minimeres under hensyn til komfortkrav. Tidsforskyvet analyse flytter ikke-aksepterte beregninger til lavbelastningstider, noe som reduserer toppbelastning i beregningene. Blockchain beskytter sensorsignalene og kontrollsystemene ved å lagre hashes i uforanderlige blokker for å sikre dataintegritet og åpenhet. Dynamiske varme- og kjøleeffekt-eksjoner oppdages via temperaturendringshastigheter, med terskler som tilpasses ved bruk av ML for å ta hensyn til miljøvariasjoner. Prediktiv planlegging bruker historiske hendelsesmønstre for å forutsi behov for oppvarming, og muliggjør forhåndsjusteringer og energieffektiv drift. En nøkkelinnovasjon er desentral energihandel med blockchain blant smarthus, der overskudd av fornybar energi trygt handles med smartkontrakter til dynamiske priser. Trådløse sensornettverk optimaliseres ved adaptiv styring av aktive sensorer for å minimere energiforbruket samtidig som dekning opprettholdes. Flere smarthus fungerer som agenter i et desentralisert nettverk for å dele energobelastning og redusere topplast. En adaptiv kontrollalgoritme minimerer energibruk og temperaturavvik med sanntids tilbakemeldinger og læringsrater. Systemets algoritme samler inn og forhåndsbehandler historiske og sanntids sensor data; trener ML-modeller; forutser temperatur og energibruk; oppdager oppvarmings- eller kjøleeffekt-hendelser; integrerer blockchain for sikker, uforanderlig logging og konsensus; bruker prediktiv planlegging og optimalisering; og tilpasser seg dynamisk basert på tilbakemeldinger. Ytelsen vurderes med hensyn til nøyaktighet, energibesparelser, skalerbarhet og latency. Simuleringer bruker et virkelighetsnært datasett med WSN og IoT-enheter som overvåker temperaturer, energibruk og radiatorstatus, samt ekstern værdata, fra flere rom over seks måneder. Dataforbehandling inkluderer interpolasjon for manglende verdier, utelukking av uteliggere via interkvartilintervall, normalisering og funksjonsuttrekk for tidsmønstre. Nevrale nettverksmodeller trenes og visualiseres for adaptiv læring. Simuleringene viser systemets overlegne evne til å opprettholde innendørstemperatur på tross av eksterne variasjoner gjennom prediktiv kontroll, noe som gir jevnere temperaturregulering og betydelige reduksjoner i energiforbruk ved dynamisk strømjustering og load balancing via tidsforskyvet belastning. Blockchain sørger for sikker databehandling og støtter desentral energihandel og planlegging. Systemet oppdager raskt radiatorvarme/slukke og kjøleeffekt-hendelser med ML-baserte terskler, og muliggjør energibesparende forhåndsstyring. Sammenligninger viser betydelige forbedringer i energisparing, responstid, nøyaktighet, hendelsesdeteksjon og databeskyttelse sammenlignet med konvensjonelle termostater og PID-kontrollere. Algoritmeanalyse viser effektiv innsamling av sanntidsdata (O(n)), ML-inferens (O(d)), blockchain-transaksjoner (O(1) til O(log n)) og hendelsesdeteksjon (O(n)). Lagerbehov øker med antall sensorer og blockchain-størrelse. Rammeverket balanserer beregningskrav og energibruksoptimalisering samtidig som det opprettholder dataintegritet gjennom blockchain-konsensus. Kort oppsummert kombinerer det foreslåtte AI-drevne blockchain-rammeverket for prediktiv temperaturkontroll i smarthus avansert ML-forutsigelse, sikker desentral datastyring, edge-basert tidsforskyvet behandling og desentral energihandel. Denne integrerte tilnærmingen forbedrer vesentlig energiforbruk, systemresponser, brukerkonfor og datasikkerhet, og løser sentrale utfordringer i smarte hjem og muliggjør skalerbare, pålitelige og adaptive temperaturreguleringer.