A tecnologia blockchain tornou-se uma solução sólida para aprimorar a segurança e a privacidade em sistemas de Internet das Coisas (IoT), ao descentralizar o armazenamento de dados e garantir transações por meio da criptografia, assegurando a imutabilidade dos dados e proteção contra acessos não autorizados. Trabalhos iniciais propuseram estruturas leves de blockchain para casas inteligentes, visando proteger os dados dos usuários de ataques externos. Os contratos inteligentes automatizam ainda mais as ações dos dispositivos com base em gatilhos definidos. No entanto, as demandas computacionais do blockchain e os mecanismos de consenso podem gerar atrasos, reduzindo a eficiência em aplicações em tempo real. A integração do blockchain com aprendizado de máquina (ML) está sendo explorada para melhorar a gestão de segurança em redes 6G e otimizar as infraestruturas de cidades inteligentes, aumentando a transparência, segurança e eficiência em áreas como energia e transporte. As aplicações de blockchain também fortalecem a segurança e a privacidade dos dispositivos inteligentes do IoT. A aplicação do ML no controle preditivo de temperatura ganhou impulso devido à sua capacidade de melhorar a capacidade de resposta dos sistemas e a eficiência energética. Algoritmos de ML analisam dados históricos de temperatura interna, ocupação e clima para prever necessidades de aquecimento ou resfriamento, possibilitando ajustes preventivos nos sistemas. Estudos indicam que controle baseado em ML pode reduzir o consumo de energia em até 18% em comparação com sistemas reativos. Esses sistemas preditivos requerem uma manipulação robusta e segura dos dados para processar entradas em tempo real e históricos. A computação de borda (edge computing) é introduzida para aliviar problemas de latência e largura de banda no processamento na nuvem, lidando localmente com os dados e aprimorando decisões em tempo real, especialmente no controle de temperatura inteligente. A sinergia entre inteligência artificial (IA) e tecnologias blockchain aumenta significativamente a produtividade industrial, a confiabilidade operacional e a segurança dos dados. A combinação de IA explicável com blockchain melhora a tomada de decisões financeiras, promovendo maior transparência e confiança. Estruturas de casas inteligentes que utilizam blockchain e modelos de deep learning demonstram avanços na eficiência energética, segurança e automação. Modelos de privacidade diferencial integrados ao blockchain protegem significativamente a privacidade dos dados dos usuários. Sistemas como o BEDS aprimoram o gerenciamento de dados em casas inteligentes e veículos, por meio de agendamento eficiente de dados de sensores. Abordagens colaborativas que unem blockchain e redes de sensores sem fio (WSNs) avançam na integridade e confiabilidade dos dados, enquanto métodos inovadores de inteligência de enxame (swarm intelligence) aumentam a segurança e eficiência das WSNs. Outras pesquisas otimizam operações de micro-redes, sistemas de transferência de energia sem fio e integração de energias renováveis em casas inteligentes, utilizando previsões e agendamentos avançados, frequentemente combinando algoritmos de ML para melhorar as previsões de consumo energético. A confiança do usuário influencia crucialmente a adoção de dispositivos inteligentes alimentados por IA, moldando sua disposição para integrar tais tecnologias. Revisões abordam gestão de energia baseada em IA para otimizar controle de temperatura e eficiência, enquanto análises de blockchain focam na segurança das trocas de dados em casas inteligentes. As WSNs são centrais na coleta de dados em tempo real em frameworks de controle preditivo de temperatura, com várias estratégias de ML melhorando a eficiência energética por meio de previsão e ajuste dos sistemas de aquecimento. A negociação descentralizada de energia via blockchain está alinhada aos objetivos de gerenciamento energético de casas inteligentes. Técnicas de agregação de dados otimizam o desempenho das WSNs, reduzindo o uso de energia e aumentando a precisão. Agentes cognitivos oferecem adaptabilidade ao contexto do IoT.

Arquiteturas híbridas inovadoras e algoritmos baseados em agentes aprimoram a descoberta de recursos e a localização de nós, aumentando a escalabilidade e a segurança das redes de IoT. O trabalho apresentado contribui significativamente ao (1) integrar IA e blockchain para gerenciamento preditivo de temperatura e manipulação segura de dados; (2) desenvolver uma estrutura que combina agendamento preditivo com detecção dinâmica de eventos; e (3) avaliar o desempenho em termos de eficiência energética, segurança e escalabilidade. Apesar dos avanços, permanecem lacunas: a integração limitada do blockchain com ML preditivo para controle de temperatura restringe soluções seguras e adaptativas; muitos sistemas ainda carecem de controle preditivo aliado a uma segurança robusta de dados; o processamento na nuvem causa latência e gargalos computacionais que dificultam respostas em tempo real; e as abordagens de gerenciamento de energia muitas vezes ignoram o potencial de precificação dinâmica e negociação descentralizada. Este artigo aborda essas lacunas por meio de uma estrutura de blockchain com IA que integra WSNs, análises preditivas baseadas em ML e computação de borda com processamento de dados em diferentes horários. Inovações principais incluem um ML preditivo suportado por blockchain para otimização de aquecimento/resfriamento; uso de computação de borda para reduzir latência por processamento local e análise em horários alternados para diminuir cargas de pico; detecção precisa de eventos por sensores avançados, combinada com agendamento preditivo para minimizar o consumo de energia; negociação peer-to-peer de energia com blockchain e preços dinâmicos, visando otimizar uso e reduzir custos; e escalabilidade com maior eficiência energética e gerenciamento descentralizado seguro. Diversos modelos de IA/ML são aplicados neste domínio: Redes Neurais Artificiais (ANNs) e redes profundas (Deep Neural Networks) modelam séries temporais complexas para previsões de temperatura e energia; Máquinas de Vetores de Suporte (SVMs) realizam regressões sobre dados de alta dimensionalidade; Florestas Aleatórias (RF) oferecem previsões robustas de conjunto; redes recorrentes (RNNs) e modelos de Memória de Longo Curto Prazo (LSTM) destacam-se na previsão dependente do tempo; árvores de decisão (DT) proporcionam决issões interpretáveis para controle de temperatura. Esses modelos aprimoram a precisão das previsões para otimização de sistemas HVAC. A formulação do problema inclui modelar a dinâmica da temperatura com base na transferência de calor, utilizando ML para prever futuras temperaturas e consumo de energia, e aplicar leis de controle para manter a temperatura interna dentro das preferências do usuário. O consumo de energia é minimizado, respeitando restrições de conforto. Análises em horários alternados descarregam cálculos não urgentes para períodos de menor demanda, reduzindo sobrecarga computacional. O blockchain garante a segurança dos dados de sensores e dos sinais de controle por meio de blocos imutáveis e criptografados, assegurando integridade e transparência. Eventos dinâmicos de aquecimento/resfriamento são detectados por taxas de mudança da temperatura, com limiares ajustados por ML para considerarem a variabilidade ambiental. O agendamento preditivo usa padrões históricos para antecipar necessidades de aquecimento, permitindo operação preventiva e eficiente energeticamente. Uma inovação chave é a negociação descentralizada de energia entre casas inteligentes através do blockchain, onde o excedente de energia renovável é negociado de forma segura, usando contratos inteligentes a preços dinâmicos. Redes de sensores sem fio são otimizadas gerenciando de modo adaptativo os sensores ativos, minimizando o consumo de energia enquanto mantêm cobertura adequada. Múltiplas casas inteligentes atuam como agentes em uma rede descentralizada, compartilhando cargas de energia e reduzindo picos de demanda. Um algoritmo de controle adaptativo minimiza consumo energético e desvios de temperatura, utilizando sinais de feedback em tempo real e taxas de aprendizagem. O algoritmo do sistema coleta e pré-processa dados históricos e em tempo real de sensores; treina modelos de ML; realiza previsões de temperatura e energia; detecta eventos de aquecimento/resfriamento; integra o blockchain para registro seguro e consenso; aplica planejamento preditivo e otimização; adaptando-se dinamicamente com base no feedback. O desempenho é avaliado por precisão, economia de energia, escalabilidade e latência. Estudos de simulação utilizam um conjunto de dados real com dispositivos de WSN e IoT monitorando temperaturas, uso de energia e estado de radiadores, juntamente com dados climáticos externos, ao longo de seis meses em múltiplos ambientes. O pré-processamento envolve interpolação de valores ausentes, remoção de anomalias por filtro de intervalo interquartil, normalização e extração de características para padrões temporais. Modelos de redes neurais são treinados e visualizados para aprendizagem adaptativa. As simulações demonstram que o sistema consegue manter temperaturas internas de forma eficiente diante de variações externas, por meio de controle preditivo que promove uma regulação mais suave e reduz substancialmente o consumo energético por ajustes dinâmicos de potência e balanceamento de cargas em horários alternados. A integração com blockchain garante a segurança dos dados e suporta negociação descentralizada de energia e agendamento. O sistema detecta eventos de aquecimento/resfriamento com limiares baseados em ML, permitindo controle preventivo eficiente. Análises comparativas indicam melhorias significativas em relação a termostatos tradicionais e controladores PID, tanto na economia de energia quanto na agilidade de resposta, precisão, detecção de eventos e segurança de dados. Análises de complexidade algorítmica indicam coleta eficiente de dados em tempo real (O(n)), inferência de ML (O(d)), processamento de transações no blockchain (de O(1) a O(log n)) e detecção de eventos (O(n)). O armazenamento aumenta com o número de sensores e o tamanho do blockchain. A estrutura equilibra os requisitos computacionais, a otimização do uso de energia e a segurança de dados por meio do consenso blockchain. Resumidamente, a estrutura de IA com suporte por blockchain proposta para controle preditivo de temperatura em casas inteligentes combina previsão avançada por ML, gestão segura e descentralizada de dados, processamento de carga em borda com análise em horários variáveis e negociação descentralizada de energia. Essa abordagem integrada eleva significativamente a eficiência energética, a capacidade de resposta do sistema, o conforto do usuário e a segurança de dados, abordando os principais desafios do ambiente residencial inteligente e viabilizando uma regulação de temperatura escalável, confiável e adaptativa.