Technológia blockchain sa stala silným riešením na zvýšenie bezpečnosti a súkromia v systémoch Internet vecí (IoT) tým, že decentralizuje ukladanie dát a zabezpečuje transakcie pomocou kryptografie, čím zaisťuje nemeniteľnosť dát a ich ochranu pred neoprávneným prístupom. Počiatočné práce navrhli ľahké blockchainové rámce pre inteligentné domy na ochranu používateľských dát pred vonkajšími útokmi. Smart kontrakty ďalej automatizujú činnosti zariadení na základe definovaných spúšťačov. Avšak, požiadavky blockchainu na výpočtové zdroje a mechanizmy konsenzu môžu spôsobovať oneskorenia, čo znižuje efektívnosť v aplikáciách v reálnom čase. Prepojenie blockchainu s strojovým učením (ML) sa skúma na zlepšenie bezpečnostného manažmentu v sieťach 6G a optimalizáciu infraštruktúry inteligentných miest, čím sa zvyšuje transparentnosť, bezpečnosť a efektívnosť v oblastiach ako energetika a doprava. Použitie blockchainu tiež posilňuje bezpečnosť a súkromie IoT inteligentných zariadení. Aplikácia ML v prediktívnej kontrole teploty získava na dôraze vďaka svojej schopnosti zlepšiť reakčnú schopnosť systému a energetickú efektívnosť. Algoritmy ML analyzujú historické dáta o vnútorných teplotách, obsadenosti a počasí na prognózu potreby kúrenia alebo chladenia, čo umožňuje predbežné úpravy systému. Štúdie ukazujú, že kontrola založená na ML môže znížiť spotrebu energie až o 18 % v porovnaní s reaktívnymi systémami. Takéto prediktívne systémy vyžadujú robustné a bezpečné spracovanie dát na spracovanie dát v reálnom čase a z histórie. Zavádza sa edge computing na zmiernenie oneskorení a priepustnosti cloudového spracovania tým, že sa dáta spracúvajú lokálne, čím sa zlepšuje rozhodovanie v reálnom čase, najmä pre inteligentnú kontrolu teploty. Synergia medzi umeleckou inteligenciou (AI) a technológiami blockchain výrazne zvyšuje priemyselnú produktivitu, spoľahlivosť prevádzky a zabezpečenie dát. Kombinácia vysvetliteľnej AI s blockchainom zlepšuje finančné rozhodovanie prostredníctvom zvýšenej transparentnosti a dôvery. Rámce inteligentných domov využívajúce blockchain a modely hlbokého učenia dokazujú pokrok v energetickej účinnosti, bezpečnosti a automatizácii. Modely diferenciálnej ochrany súčasne s blockchainom významne chránia súkromie používateľských dát. Systémy ako BEDS zlepšujú správu dát v inteligentných domoch a vozidlách efektívnym plánovaním dát senzorov. Spolupráca kombinujúca blockchain s bezdrôtovými senzorovými sieťami (WSN) napreduje v zachovaní integrity a spoľahlivosti dát, zatiaľ čo novátorské metódy rojenia inteligencie zvyšujú bezpečnosť a efektívnosť WSN. Iný výskum optimalizuje prevádzku mikrogridov, systémy bezdrôtového prenosu energie a integráciu obnoviteľných zdrojov v inteligentných domoch prostredníctvom pokročilých prognóz a plánovania, často s použitím kombinácie ML algoritmov na zlepšenie predpovede spotreby energie. Dôvera používateľov zásadným spôsobom ovplyvňuje prijatie zariadení inteligentného domu poháňaných AI, formuje ochotu integrovať takéto technológie. Recenzie pokrývajú riadenie energie poháňané AI, optimalizujúce reguláciu teploty a efektívnosť, zatiaľ čo analýzy blockchainu sa zameriavajú na zabezpečenie výmeny údajov v inteligentných domoch. WSN sú kľúčové pre zber dát v reálnom čase v rámcoch prediktívnej kontroly teploty, pričom rôzne stratégie ML zlepšujú energetickú účinnosť prognózami a úpravami systémov kúrenia. Decentralizované obchodovanie s energiou pomocou blockchainu je v súlade s cieľmi riadenia energie v inteligentných domoch. Techniky zhlukovej analýzy optimalizujú výkon WSN znižovaním energetickej spotreby a zvyšovaním presnosti. Kognitívni agenti umožňujú IoT prispôsobiť sa v rôznych kontextoch.

Inovatívne hybridné architektúry a algoritmy založené na agentoch vylepšujú vyhľadávanie zdrojov a lokalizáciu uzlov, čím zvyšujú škálovateľnosť a bezpečnosť sietí IoT. Prezentovaná práca významne prispieva tým, že (1) integruje AI a blockchain na prediktívnu správu teploty a bezpečné spracovanie dát; (2) vytvára rámec kombinujúci prediktívne plánovanie so dynamickým detekovaním udalostí; a (3) hodnotí výkon v oblasti energetickej účinnosti, bezpečnosti a škálovateľnosti. Napriek pokroku ostávajú medzery: obmedzená integrácia blockchainu s prognostickým ML pre správu teploty obmedzuje bezpečné a adaptívne riešenia; mnohé systémy postrádajú kombináciu prognostickej kontroly s robustným zabezpečením dát; cloudové spracovanie spôsobuje oneskorenia a výpočtové prehustenie, ktoré bránia reakcii v reálnom čase; a prístupy k riadeniu energie často zanedbávajú dynamické ceny a potenciály decentralizovaného obchodu. Táto práca rieši tieto medzery prostredníctvom rámca AI poháňaného blockchainom, ktorý integruje WSN, prognostickú analytiku založenú na ML a edge computing s časovo posunutým spracovaním dát. Kľúčové inovácie zahŕňajú zabezpečené prognostické ML podporované blockchainom pre optimalizované kúrenie/chladenie; využitie edge computingu na zníženie oneskorení prostredníctvom lokálneho spracovania dát a časovo posunuté analýzy na zníženie špičkových záťaží; presné detekcie udalostí cez pokročilé WSN v kombinácii s prognostickým plánovaním na minimalizáciu energie; blockchain podporované priame obchodovanie s energiou s dynamickými cenami na optimalizáciu využitia a znižovanie nákladov; a škálovateľnosť s lepšou energetickou efektívnosťou a bezpečnou decentralizovanou správou. Rôzne modely AI/ML sa v tejto oblasti používajú: umelé neurónové siete (ANN) a hlboké neurónové siete modelujú komplexné nelineárne časové rady pre predpovede teploty a energie; Support Vector Machines (SVM) realizujú regresiu nad vysokodimenzionálnymi dátami; Random Forest (RF) poskytuje robustné zhlukové predpovede; Recurrent Neural Networks (RNN) a modely Long Short-Term Memory (LSTM) excelujú v časovo závislých prognózach; rozhodovacie stromy (DT) modelujú interpretovateľné rozhodovanie pre reguláciu teploty. Tieto modely zvyšujú presnosť predpovede na optimalizáciu systémov HVAC. Formulácia problému zahŕňa modelovanie dynamiky teploty na základe prenosu tepla, využívanie ML na prognózu budúcich teplôt a spotreby energie a aplikáciu riadiacich zákonov na udržiavanie vnútorných teplôt podľa preferencií používateľov. Spotreba energie je minimalizovaná s ohľadom na pohodlie. Analýzy posunuté v čase prenášajú menej urgentné výpočty do mimošpičkovej doby, čím znižujú špičkové výpočtové záťaže. Blockchain zabezpečuje dáta senzorov a riadiace signály uložením hashovaných, nemenných blokov, čím garantuje integritu dát a transparentnosť. Dynamické udalosti kúrenia/chladenia sa detegujú na základe rýchlosti zmien teploty, pričom prahy sa prispôsobujú pomocou ML na zohľadnenie environmentálnej variability. Prognostické plánovanie využíva historické vzory udalostí na anticipáciu potreby kúrenia, čo umožňuje predbežnú a energeticky efektívnu prevádzku. Hlavnou inováciou je decentralizované obchodovanie s energiou medzi inteligentnými domami založené na blockchainu, kde prebytočná obnoviteľná energia je bezpečne obchodovaná prostredníctvom smart kontraktov za dynamické ceny. Bezdrôtové senzorové siete sa optimalizujú adaptívnym manažmentom aktívnych senzorov na minimalizáciu spotreby energie pri zachovaní pokrytia. Viaceré inteligentné domy spolupracujú ako agenti v decentralizovanej sieti na zdieľanie energetických záťažov a znižovanie špičkových požiadaviek. Adaptívny riadiaci algoritmus minimalizuje spotrebu energie a odchýlky teploty pomocou spätnej väzby v reálnom čase a učebných rýchlostí. Algoritmus systému zhromažďuje a predspracováva historické aj aktuálne dáta zo senzorov; trénuje ML modely; predpovedá teplotu a spotrebu energie; deteguje udalosti kúrenia/chladenia; integruje blockchain pre zabezpečené, nemenné zaznamenávania a konsenzus; aplikuje prognostické plánovanie a optimalizáciu; a dynamicky sa prispôsobuje na základe spätnej väzby. Výkonnosť hodnotí presnosť, úsporu energie, škálovateľnosť a oneskorenie. Simulačné štúdie využívajú skutočný dataset s WSN a IoT zariadeniami monitorujúcimi teploty, spotrebu energie a stav radiátorov, doplnený externými údajmi o počasí, z viacerých miestností počas šiestich mesiacov. Predspracovanie zahŕňa interpoláciu chýbajúcich hodnôt, odstránenie odľahlých hodnôt pomocou interkvartilného rozmedzia, normalizáciu a extrakciu vlastností pre časové vzory. Modely neurónových sietí sú trénované a vizualizované na adaptívne učenie. Simulácie ukazujú, že systém lepšie udržiava vnútorné teploty napriek vonkajším fluktuáciám prostredníctvom prognostickej kontroly, čo dosahuje plynulejšiu reguláciu teploty a významné zníženie spotreby energie pomocou dynamického nastavovania výkonu a vyváženia záťaže. Integrácia blockchainu zabezpečuje bezpečné spravovanie dát a podporuje decentralizované obchodovanie s energiou a plánovanie. Systém rýchlo deteguje režim zapnutia/vypnutia radiátora a udalosti chladenia s ML-pragmi, čo umožňuje energeticky úsporné predbežné riadenie. Porovnávacie analýzy ukazujú významné zlepšenia v úsporách energie, odozvách, presnosti, detekcii udalostí a zabezpečení dát v porovnaní s konvenčnými termostatmi a PID regulátormi. Analýza zložitosti algoritmov ukazuje efektívne spracovanie dát v reálnom čase (O(n)), inferenciu ML (O(d)), transakčné spracovanie blockchainu od O(1) do O(log n) a detekciu udalostí (O(n)). Úložisko rastie s počtom senzorov a veľkosťou blockchainu. Rámec vyvažuje výpočtové požiadavky a optimalizáciu spotreby energie, pričom zachováva integritu dát pomocou konsenzu v blockchainu. V závere, navrhovaný AI poháňaný blockchainový rámec pre prediktívnu reguláciu teploty v inteligentných domoch kombinuje pokročilé ML prognózy, bezpečné decentralizované spravovanie dát, edge based časovo posunuté spracovanie a decentralizované obchodovanie s energiou. Tento integrovaný prístup významne zvyšuje energetickú účinnosť, reakčnú schopnosť systému, komfort používateľa a bezpečnosť dát, čím rieši hlavné výzvy v prostredí inteligentných domácností a umožňuje škálovateľnú, dôveryhodnú a adaptívnu reguláciu teploty.