బ్లॉकచెయిన్ టెక్నాలజీ ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ (IoT) సిస్టమ్స్‌లో సెక్యురిటీ మరియు ప్రైవసీని మెరుగుపరచడానికి ద్రువీకరణ, డేటా నిల్వలను పక్కన పెట్టడం, క్రిప్టోగ్రఫీ ద్వారా లావాదేవీలకు సురక్షితత కల్పించడం ద్వారా బలమైన పరిష్కారంగా మారుతోంది, తద్వారా డేటా మార్పిడి మార్పిడిని దృఢంగా ఉండేలా మరియు అనధికారిక యాక్సెస్ నుండి రక్షించబడుతుంది. ప్రారంభ పనిలో, ఎజీడైడ్ బ్లాక్‌చెయిన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు స్మార్ట్ హోమ్స్ కోసం ప్రతిపాదించబడ్డాయి, ఉపయోగదారుల డేటాను బహిష్కరింప బలపరచడం కోసం. స్మార్ట్ కాంట్రాక్ట్స్ మరింత ప్రణాళిక ప్రకారం ఉపకరణ చర్యలను ఆటోమేటిక్ గా నిర్వహిస్తాయి. అయితే, బ్లాక్‌చెయిన్ యొక్క కంప్యూటేషన్ల అవసరాలు మరియు మనవి మొగ్గడములు్వడాలు తీడుకోలేక, తక్షణ వాడుకలో పనితీరును తగ్గించే ఆలస్యం తీసుకురావచ్చు. 6G నెట్‌వర్క్‌లలో సెక్యురిటీ నిర్వహణను మెరుగుపర్చడం, స్మార్ట్ నగర ఇనఫ్రాస్ట్రక్చర్‌ను మెరుగుపరుచడం కోసం బ్లాక్‌చెయిన్‌ను మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) తో కలిసి అన్వేషిస్తున్నారు, ఇది పారదర్శకంగా, భద్రముగా, అనుకూలతగా ఉండే విధానాల్లో, శక్తి, రవాణా వంటివి తదితర ప్రాంతాలలో ప్రసారం చేయబడుతున్నాయి. బ్లాక్‌చెయిన్ అనువర్తనాలు IoT స్మార్ట్ పరికరాల భద్రమతను, ప్రైవసీని కూడా బలోపేతం చేస్తాయి. MLని భావిష్ట ఉష్ణోగ్రత నియంత్రణలో ఉపయోగించడం, వ్యవస్థకు స్పందన మరియు శక్తి సామర్థ్యాన్ని పెంపొందించడంలో వేగవంతం అయింది. ML ఆల్గోరిథమ్స్ గత ఇంటీరియర్ ఉష్ణోగ్రత, ఆక్రమణ, వాతావరణ డేటాను విశ్లేషించి, వేడి లేదా చల్లదన అవసరాలుని ముందుగానే అంచనా వేస్తాయి, అందువలన నియంత్రణలను ప్రాథమికంగా సర్దుబాటు చేయగలుగుతాయి. స్టడీస్ వల్ల, ML ఆధారిత నియంత్రణ వ్యవస్థలు ప్రతిస్పందనా వ్యవస్థలతో పోలిస్తే 18% తక్కువ శక్తినియమానికి దారి తీస్తాయని చూపిస్తున్నాయి. ఇలా భవిష్యత్తు దృష్టికోణపు వ్యవస్థల కోసం, దృఢమైన, భద్రమైన డేటా నిర్వహణ అవసరం. ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్, క్లౌడ్ ప్రాసెసింగ్ ఆలస్యం, బ్యాండ్‌విడ్త్ పరిమితి సమస్యలను తగ్గించడానికి, డేటాను ప్రాదేశికంగా నిర్వహించడం ద్వారా వేగవంతమైన నిర్ణయాలను సాధింపచేస్తుంది. కృత్రిమ మేధస్సు (AI) మరియు బ్లాక్‌చెయిన్ సమ్మేళనం ఉత్పత్తి, విశ్వసనీయత, డేటా భద్రత పరంగా గణనీయంగా వృద్ధి చెందుతోంది. బ్లాక్‌చెయిన్‌తో నిపుణుల AI ని కలిపి, ఆర్థిక నిర్ణయాల్లో పారదర్శకత, నమ్మకాన్ని పెంపొందిస్తుంది. స్మార్ట్ హోమ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లలో బ్లాక్‌చెయిన్, డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్‌ల ఉత్పత్తులు, శక్తి సామర్థ్యం, భద్రత మరియు ఆటోమేషన్‌ను మెరుగుపరిచాయి. డిఫరెన్షియల్ ప్రైవసీ మోడల్స్‌తో బ్లాక్‌చెయిన్ ఎంతో డేటా గోప్యపరచడంలో సహాయం చేస్తోంది. BEDS వంటి సిస్టమ్స్ సెన్సార్ డేటా కోసం సమయపూర్వక మరియు సమర్ధవంతమైన షెడ్యూలింగ్ ద్వారా డేటా నిర్వహణను మెరుగుపరిచాయి. వీటి ద్వారా సైంటిఫిక్, లాజికల్, క్రియాత్మక సహకారాలు జోడింపబడిన వాటితో, వైర్‌లెస్ సెన్సార్లు (WSNs) అనునయ మరియు విశ్వసనీయతను పెంచుతాయి, మరింతగా, స్వార్మ్ ఇంటెలిజెన్స్ నూతన విధానాలు WSN సెక్యురిటీ, సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచడంతో సహాయపడతాయి. మరిన్ని పరిశోధనలు మైక్రోగ్రిడ్ ఆపరేషన్లు, వైర్‌లెస్ పవర్ ట్రాన్స్‌ఫర్ సిస్టమ్స్, స్మార్ట్ హోమ్స్‌లో పునరుత్పత్తి శక్తి సమీకరణ, అంచనా వేయడం, షెడ్యూలింగ్ వంటి పద్ధతుల ద్వారా, అనేక ML ఆల్గోరిథమ్స్‌ను ఉపయోగించి, శక్తి వినియోగపు అంచనాలను మెరుగుపరుచుతున్నాయి. జనరుకు నమ్మకం AI ఆధారిత స్మార్ట్ హోమ్ పరికరాల స్వీకారంలో చాలా ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది, వాడుకలు వృద్ధి చెందటానికి ప్రేరణగా పనిచేస్తుంది. సమీక్షలు, AI-ఆధారిత శక్తి నిర్వహణ, ఉష్ణోగ్రత నియంత్రణ, ప్రతిపాదనలను అధికరించడంలో మార్గదర్శకం. బ్లాక్‌చెయిన్ పై నిపుణుల అధ్యయనాలు, స్మార్ట్ హోమ్ డేటా మార్పిడి భద్రతపై దృష్టి సారిస్తాయి.

WSNలు తక్షణ గడపలో డేటా వసూలు చేయడం, ML వాడకం ద్వారా ఉష్ణోగ్రతలను అంచనా వేయడం మరియూ నడపడం బలంగా చేయబడింది, తద్వారా శక్తి ప్రభావితతను పెంచుతున్నాయి. బ్లాక్‌చెయిన్ ఆధారిత దిగువ శక్తి ట్రేడింగ్, దాని శక్తి నిర్వహణ లక్ష్యాలని చేరుతాయి. డేటా సమీకరణ సాంకేతికతలు, WSN పనీరతలను తగ్గించి, ఖచ్చితత్వాన్ని పెంచాయి. కోగ్నిటివ్ ఏజెంట్లు IoT పరిసరాల్లో అనుకూల మార్గాలను అందిస్తాయి. హైబ్రిడ్ ఆర్కిటెక్చర్స్, ఏజెంట్‌బేస్ అల్గోరిథమ్స్, నోడ్ల స్థానికత, స్కేలబిలిటీ, భద్రతలను మెరుగుపరచడం కోసం వినియోగించబడ్డాయి. ఈ పరిశోధన ప్రధానంగా మూడు దాన్లలో దృష్టి केंद्रित చేస్తుంది: (1) AI మరియు బ్లాక్‌చెయిన్‌ను సమీకృతం ചെയ്ത്, భవిష్యత్తు ఉష్ణోగ్రత నిర్వహణ, భద్రమైన డేటా నిర్వహణ; (2) అనుకూల షెడ్యూలింగ్‌తో, డైనమిక్ ఈవెంట్ డిటెక్షన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను అభివృద్ధి చేయడం; (3) శక్తి దక్షత, భద్రత, స్కేలబిలిటీ పనితీరుల అంచనా. ఇప్పటికీ ఉన్న కొంత తేడాలూ ఉన్నాయి: డిగర్వడం, ట్రస్టింగ్, భద్రతాపరమైన పరస్పర దృష్టికోణాలపైన బ్లాక్‌చెయిన్ మరియు ML మిళితం కాకపోవడమే ప్రధానమైన అవరోధాలు. ఎక్కువ భాగం, ఈ వ్యవస్థలు, ఆధునిక, పర్యావరణ అనుకూల నియంత్రణలకు సామర్థ్యంలేని వాటిని ఉపయోగిస్తాయి. క్లౌడ్ ఆధారిత ప్రాసెసింగ్ ఆలస్యం, คంప్యూటేషన్ బాటిల్‌నెక్‌లు, రియల్ టైమ్ స్పందనలను అడ్డుకుంటున్నాయి. శక్తి నిర్వహణలో, సమయ-ఆధారిత ప్రణాళికలు, డిసెంట్రలైజ్డ్ ట్రేడింగ్ అవకాశాలను మరింత ఉపయోగకరం చేయకుండా ఆపేస్తున్నాయి. ఈ సమస్యలకు పరిష్కారంగా, ఈ పేపర్ AI ఆధారిత బ్లాక్‌చెయిన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను సూచించింది, ఇది WSNలు, ML ఆధారిత అంచనా విశ్లేషణలు, ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్, సమయ-మారిన డేటా ప్రాసెసింగ్‌తో కలిసి పనిచేస్తుంది. కీలక ఆవిష్కరణలు: భద్రమైన బ్లాక్‌చెయిన్‌ను మద్దతు ఇచ్చే భవిష్యత్తు ML, సమయ-ఆధారిత నిర్వహణ, హీట్/కూలింగ్‌కు ఆప్టిమైజ్ చేయడం; ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్‌తో, ఆలస్యతను తగ్గించి, ప్రాదేశిక డేటా ప్రాసెసింగ్ ద్వారా శక్తి పడిన గరిష్ట బృందాలను తగ్గించడం; పురోగ్రామవంతమైన WSNలను ఉపయోగించి, ప్రమాదాల కోసం వేగవంతమైన ఈవెంట్ డిటెక్షన్, శక్తి నిలువును తగ్గించడం; బ్లాక్‌చెయిన్‌తో, డైనమిక్ ధరలతో, పియర్-టు-పియర్ శక్తి ట్రేడింగ్, వినియోగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడం, వ్యయం తగ్గించడం; మరియు స్కేలబిలిటీ పెంచడం, శక్తి సామర్థ్యాన్ని మెరుగు పరచడం, సురక్షిత డిసెంట్రలైజ్డ్ నిర్వహణ కోసం. ఈ ప్రపంచంలో వివిధ AI/ML మోడల్స్ ఉపయోగించబడ్డాయి: మాదిరిగా, యాంత్రిక న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (ANNs), దీప న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు, బ్యాడగ్ కింద ముఖ్యమైన nonlinear టైం-సిరీస్, ఉష్ణోగ్రత, శక్తి అంచనాల కోసం, సపోర్ట్ వెక్టర్ మిషన్లు (SVMs), గరిష్ట వ్యాసార్థ డేటాను ప్రయోగం చేసే రిగ్రెషన్; ర్యాండం ఫారెస్ట్‌లు (RF), బలమైన బహుళ అవయవ అంచనాలు అందించడంలో; రికరెంట్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (RNNలు), దీర్ఘ లఘు-టర్మ్ మెమరీలు (LSTM), సమయ-ఆధారిత అంచనాల కోసం; నిర్ణయ వృక్షాలు (DT), అర్థవంతమైన, వివరణాత్మక ఉష్ణోగ్రత నియంత్రణ కోసం, ఇవిHVAC వ్యవస్థల నియంత్రణను మెరుగుపరచుతాయి. సమస్య నమూనా క్రింది విధంగా ఉంటుంది: ఉష్ణోగ్రత గమనికల ఆధారంగా, వేడి ట్రాన్స్ఫర్ మోడల్ని, ML ఉపయోగించి, భవిష్యత్తు ఉష్ణోగ్రత మరియు శక్తి వినియోగాన్ని అంచనా వేయడం, అంతర్గత గరిష్ట ఉష్ణోగ్రతా, వినియోగదారుల నాలుకలపై ఆధారంగా నియంత్రణల్ని అమలు చేయడం. వినియోగదారుల సుఖ సౌఖ్యాలని గమనించి శక్తి వినియోగం తగ్గిస్తూ, ఆల్స్సుకోవచ్చు. సమయ-మారిన విశ్లేషణ, అసమయ కంకషన్‌లను తక్కువగా చేయడం ద్వారా, జోక్యాలకి తగ్గట్టు, పీక్ లోడ్‌ను తగ్గిస్తుంది. బ్లాక్‌చెయిన్, గమనికలు, యంత్రాల యొక్క తరుచూ మార్పుల్ని సురక్షితంగా, మార్పిడి చేయకుండా హాష్ చేసిన, మార్పునిర్మాణ బ్లాకుల‌లో నిల్వ చేయడం, డేటా సమగ్రతను, పారదర్శకతను నిర్ధారిస్తుంది. వేడి/చల్లదన సంఘటనలు, ఉష్ణోగ్రత మార్గాల్లో ఆక్రమణ శ్రేణుల ఆధారంగా గుర్తించబడతాయి, ML ద్వారా కొలమానాలతో అనుకూలీకరించబడితే, క్లైమేట్ మార్పులకు అనుగుణంగా ఉంటాయి. ప్రిడిక్టివ్ షెడ్యూలింగ్, గత సంఘటన నమూనాల ఆధారంగా, తప్పుడు వినియోగ నిర్ణయాలను ముందుగానే అంచనా వేసి, శక్తిని మినహాయించబడుతుంది. ప్రధాన సాంకేతికత, బ్లాక్‌చెయిన్ ఆధారిత డిసెంట్రలైజ్డ్ శక్తి ట్రేడింగ్, ఇది స్మార్ట్ హోమ్స్ మద్య, సెక్యూర్ఇంగ రిన్యవబుల్ శక్తిని, డైనమిక్ ధరలతో, సురక్షిత ట్రేడ్ చేయగలదు. వైర్‌లెస్ సెన్సార్ నెట్‌వర్క్స్, శక్తి వినియోగాన్ని తగ్గిస్తూ, కవరేజ్‌ను నిలుపుందాయి, అనుకూల అసెంబ్లీలను ఉపయోగించి, తద్వారా, అధిక మంది స్మార్ట్ హోమ్స్, ఎనర్జీ లోడ్లను భాగస్వామ్యంగా పంపగలవు, తక్కువగా, పీక్ డిమాండ్లను తగ్గించగలవు. అర్ధవంతమైన నియంత్రణ అల్గోరిథమ్స్, తక్షణ ఫీడ్బ్యాక్ సంకేతాలు, నేర్చుకునే గుణ πραγμαపా న్లను ఉపయోగించి, శక్తిని తగ్గిస్తూ, ఉష్ణోగ్రత వక్రీకరణలను నియంత్రించగలవు. ఈ వ్యవస్థ అల్గోరిథమ్లు: చరిత్రాత్మక, తక్షణ సెన్సార్ డేటాను సేకరించి, ప్రాసెసింగ్ చేసి, ML మోడల్స్‌ను శిక్షణ, ఉష్ణోగ్రత, శక్తి వినియోగ అంచనా వేయడం, వేడి/చల్లదన సంఘటనలను గుర్తించcandidate, డేటా సుదీర్ఘ దాటుతో వినియోగించకుండా, బ్లాక్‌చెయిన్‌లో, సురక్షిత, మార్పుకు అంగీకారాన్ని లిఖితం చేయడం, ప్రిడిక్టివ్ షెడ్యూలింగ్, సమర్ధవంతమైన శక్తి వినియోగం, మరింతగా, తప్పుడు సంఘటనలను కలిగి వేగవంతమైన, భద్రమైన ఉష్ణోగ్రత నియంత్రణ చేయడం. సింధాంతికంగా, ఈ AI ఆధారిత బ్లాక్‌చెయిన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్, స్మార్ట్ హోమ్స్‌లో, ఆధునిక ML అంచనా, సురక్షిత డేటా నిర్వహణ, ఎడ్జ్ ప్రాసెసింగ్ ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్, డిసెంట్రలైజ్డ్ శక్తి ట్రేడింగ్, అన్ని సమైక్యంగా ఉపయోగించి శక్తి సమర్థత, వ్యవస్థ ప్రతిస్పందన, వినియోగదారుల సౌకర్యం, డేటా భద్రతను గణనీయంగా పెంపొందిస్తుంది, తద్వారా, స్మార్ట్ హోమ్ వాతావరణాలలో కీలక సవాళ్లను అధిగమించి, విస్తరణీయ, విశ్వసనీయ, అనుకూలమైన ఉష్ణోగ్రత నియంత్రణను సమర్థవంతంగా అందజేస్తోంది.