Ang teknolohiya ng blockchain ay naging isang matatag na solusyon para sa pagpapabuti ng seguridad at privacy sa mga sistemang Internet of Things (IoT) sa pamamagitan ng decentralisasyon ng imbakan ng datos at pag-secure ng mga transaksyon gamit ang cryptography, na tinitiyak ang hindi mababago-bagong datos at proteksyon mula sa hindi awtorisadong pag-access. Ang maagang gawain ay nagpanukala ng mga maiikling blockchain na framework para sa mga smart home upang maprotektahan ang datos ng gumagamit laban sa panlabas na atake. Ang mga smart contract ay nagtutulak pa sa awtomasyon ng mga aksyon ng aparato batay sa mga itinakdang trigger. Gayunpaman, ang mga computational na pangangailangan ng blockchain at ang mga mekanismo ng consensus ay maaaring magdulot ng mga pagka-antala na nagpapababa sa bisa sa mga aplikasyon na nangangailangan ng real-time. Ang integrasyon ng blockchain sa machine learning (ML) ay sinusubukan upang mapabuti ang pamamahala sa seguridad sa mga 6G na network at i-optimize ang mga infrastruktura ng smart city, na nagpapahusay sa transparency, seguridad, at kahusayan sa mga larangan gaya ng enerhiya at transportasyon. Ang mga aplikasyon ng blockchain ay nagpalakas din sa seguridad at privacy ng mga smart na IoT na aparato. Ang aplikasyon ng ML sa predictive temperature control ay lumalakas dahil sa kakayahan nitong mapahusay ang pagiging responsibo ng sistema at kahusayan sa enerhiya. Ang mga algorithm ng ML ay nagsusuri ng kasaysayang datos sa loob ng bahay, occupancy, at panahon upang maipredict ang pangangailangan sa pagpainit o pagpapalamig, na nagpapahintulot sa mga preemptive na pag-aadjust ng sistema. Ipinapakita ng mga pag-aaral na ang kontrol na nakabase sa ML ay maaaring magbawas ng enerhiya hanggang sa 18% kumpara sa mga reaktibong sistema. Ang ganitong uri ng predictive system ay nangangailangan ng matatag at secure na paghawak ng datos upang maproseso ang real-time at historical na mga input. Ipinakikilala ang edge computing upang mapagaan ang latency sa cloud-processing at isyu sa bandwidth sa pamamagitan ng paghawak ng datos nang lokal, na nagpapahusay sa real-time na pagpapasya, lalo na sa smart temperature control. Ang pagbubuklod ng artificial intelligence (AI) at blockchain ay nagdudulot ng malaking pagtaas sa produktibidad ng industriya, pagiging maaasahan ng operasyon, at seguridad ng datos. Ang pagsasama ng explainable AI at blockchain ay nagpapahusay sa paggawa ng desisyon sa pananalapi sa pamamagitan ng mas mataas na transparency at tiwala. Ang mga framework ng smart home na gumagamit ng blockchain at deep learning models ay nagpapakita ng mga advancements sa enerhiya, seguridad, at automated na operasyon. Ang mga models ng differential privacy na pinagsama sa blockchain ay malaki ang naitutulong sa proteksyon ng privacy ng datos ng gumagamit. Ang mga sistema tulad ng BEDS ay nagpapahusay sa pangangasiwa ng datos sa loob ng mga smart home at sasakyan sa pamamagitan ng epektibong iskedyul ng sensor data. Ang mga kolaboratibong pamamaraan na pinagsasama ang blockchain at wireless sensor networks (WSNs) ay nagdadala ng mas mataas na integridad at pagiging maaasahan ng datos, habang ang mga bagong swarm intelligence na pamamaraan ay nagpapalakas sa seguridad at kakayahan sa pagganap ng WSN. Ang iba pang pananaliksik ay nag-ooptimize sa operasyon ng microgrid, mga sistema ng wireless power transfer, at integration ng renewable energy sa mga smart home sa pamamagitan ng advanced forecasting at scheduling, kadalasan gamit ang pagsasama-sama ng ML algorithms upang mapagbuti ang prediksyon sa konsumo ng enerhiya. Malaki ang epekto ng tiwala ng user sa pagtanggap ng mga AI-powered na device sa smart home, na humuhubog sa kanilang kagustuhang iintegrate ang ganitong mga teknolohiya. Tinatalakay sa mga pagsusuri ang AI-driven na pamamahala ng enerhiya na nagpapa- optimize sa temperature control at kahusayan, habang ang mga pagsusuri ng blockchain ay nakatuon sa pagpapanatili ng seguridad ng datos sa smart home. Ang WSNs ay pangunahing ginagamit sa koleksyon ng real-time na datos sa mga framework ng predictive temperature control, na may iba't ibang ML strategies na nagpapabuti sa energy efficiency sa pamamagitan ng prediksyon at pag-aadjust sa heating systems. Ang enerhiya na pinoproseso gamit ang blockchain ay tumutugma sa mga layunin ng pamamahala ng enerhiya sa smart home. Ang mga pamamaraan ng pagkuha at pag-agregate ng datos ay nag-ooptimize sa performance ng WSN sa pamamagitan ng pagbabawas ng paggamit ng enerhiya at pagpapahusay ng katumpakan. Ang mga cognitive agents ay nagbibigay-daan sa IoT na maging malay sa konteksto at makapag- adapt.

Ang mga makabagbag-damdaming hybrid architectures at agent-based algorithms ay nagpapahusay sa paghahanap ng resources at lokalisasyon ng nodes, na nagpapataas ng scalability at seguridad sa mga IoT networks. Malaki ang kontribusyon ng gawaing ito sa pamamagitan ng (1) pagsasama ng AI at blockchain para sa predictive temperature management at secure na paghawak ng datos; (2) pagpapaunlad ng isang framework na pinagsasama ang predictive scheduling at dynamic event detection; at (3) pagsusuri ng performance sa energy efficiency, seguridad, at scalability. Sa kabila ng mga pag-unlad, may mga kakulangan pa rin: limitado ang integrasyon ng blockchain sa predictive ML para sa temperature control na naglilimita sa mga secure at adaptive na solusyon; maraming sistema ang kulang sa predictive control na may kasamang robust na seguridad ng datos; ang cloud-centric na proseso ay nagdudulot ng latency at computational bottlenecks na humahadlang sa mga real-time na tugon; at ang mga paraan ng pamamahala sa enerhiya ay madalas na hindi isinasaalang-alang ang dynamic na presyo at potensyal sa decentralized na trading. Tinatalakay sa papel na ito ang mga kakulangan na ito sa pamamagitan ng isang AI-powered blockchain framework na nag-iintegrate ng WSNs, ML-based predictive analytics, at edge computing na may time-shifted data processing. Mahahalagang inobasyon nito ang secure na blockchain-supported predictive ML para sa optimal na pagpainit/palamig; paggamit ng edge computing upang mabawasan ang latency sa pamamagitan ng lokal na pagproseso ng datos at time-shifted analysis upang mapababa ang peak loads; tumpak na event detection gamit ang advanced WSNs kasabay ng predictive scheduling para sa energy minimization; blockchain-enabled peer-to-peer energy trading na may dynamic pricing upang i-optimize ang paggamit at bawasan ang gastos; at scalability na may kasamang mas mahusay na energy efficiency at secure na decentralized na pamamahala. Iba't ibang AI/ML models ang ginagamit sa larangang ito: Ang Artificial Neural Networks (ANNs) at deep neural networks ay nagsusuri ng kumplikadong nonlinear na time-series para sa mga prediksyon sa temperatura at enerhiya; ang Support Vector Machines (SVMs) ay nagsasagawa ng regression sa high-dimensional na datos; ang Random Forests (RF) ay nag-aalok ng matibay na ensemble prediction; ang Recurrent Neural Networks (RNNs) at Long Short-Term Memory (LSTM) models ay mahusay sa time-dependent forecasting; ang Decision Trees (DT) ay nagsisilbing interpretative decision-making para sa temperature control. Ang mga modelong ito ay nagpapataas ng katumpakan sa prediksyon para sa optimization ng mga HVAC system. Kasama sa problema ang pagmomodelo sa dynamics ng temperatura batay sa heat transfer, ang paggamit ng ML para sa forecast ng future temperature at energy usage, at pagpapatupad ng mga control laws upang mapanatili ang loob na temperatura ayon sa kagustuhan ng gumagamit. Ang energy consumption ay binabawasan habang pinananatili ang comfort constraints. Ang time-shifted analysis ay nag-aabsorb ng mga hindi urgent na computations sa off-peak na oras upang mabawasan ang peak computational loads. Nilalabanan ng blockchain ang sensor data at control signals sa pamamagitan ng pag-iimbak ng hashed, immutable na mga blocks upang matiyak ang integridad at transparency ng datos. Ang mga dynamic na event ng heating at cooling ay nai-dedetect base sa rate ng pagbabago ng temperatura, kung saan ang mga threshold ay ina-adjust gamit ang ML upang isaalang-alang ang pagbabago-bago ng kapaligiran. Ang predictive scheduling ay gumagamit ng kasaysayang mga pattern ng kaganapan upang mahulaan ang pangangailangan sa pagpainit, na nagpapahintulot sa preemptive at energy-efficient na operasyon. Isang pangunahing inobasyon ang blockchain-based decentralized energy trading sa mga smart home, kung saan ang sobra-sobrang renewable energy ay ligtas na naipagpapalitan gamit ang mga smart contract sa dynamic na presyo. Ang wireless sensor networks ay ina- adapt upang mabawasan ang power consumption habang pinapanatili ang coverage sa pamamagitan ng pamamahala ng aktibong sensors. Maraming smart homes ang nagtutulungan bilang mga agent sa isang decentralized na network upang magbahagi ng energy loads at bawasan ang peak demands. Ang isang adaptive control algorithm ay naglalayong bawasan ang enerhiya at deviations sa temperatura gamit ang real-time feedback signals at learning rates. Ang sistema ay kumukuha at nagpoproseso ng nakaraang datos at real-time sensor data; nagtutrain ng ML models; naghuhula ng temperatura at enerhiya; nakikita ang mga heating/cooling events; nag-iintegrate ng blockchain para sa secure, immutable na logging at consensus; gumagamit ng predictive scheduling at optimization; at nag-aakma batay sa feedback. Sinusuri ang performance batay sa katumpakan, energy savings, scalability, at latency. Sa simulation, gumagamit ng totoong dataset na may WSN at IoT devices na nagmo-monitor ng temperatura, enerhiya, at radiator status, kasabay ng external weather data, mula sa iba't ibang kuwarto sa loob ng anim na buwan. Kasama sa preprocessing ang interpolation sa nawawalang datos, pag-aalis ng outliers gamit ang interquartile range filtering, normalization, at feature extraction para sa mga pattern ng panahon. Ang mga neural network models ay inilalapat at ginagawang visual upang mapag-aralan ang adaptive learning. Pinapakita sa simulation ang kakayahan ng sistema na mapanatili ang temperatura sa loob ng bahay sa gitna ng mga panlabas na pagbabago sa pamamagitan ng predictive control, na nagreresulta sa mas maayos na regulasyon ng temperatura at malaking bawas sa energy consumption gamit ang dynamic power adjustment at time-shifted load balancing. Ang integrasyon ng blockchain ay nagsisiguro ng ligtas na datos at sumusuporta sa decentralized energy trading at scheduling. Madaling na-dedetect ng sistema ang heat-on/off at cooling events gamit ang ML-based thresholds, na nagpapa-energyefficient preemptive control. Ipinapakita ng mga kumparatibong pagsusuri ang makabuluhang pagbuti kumpara sa tradisyunal na thermostat at PID controllers sa energy savings, response times, accuracy, event detection, at data security. Ang pagsusuri sa algorithmic complexity ay nagpapakita ng mahusay na koleksyon ng datos sa real-time (O(n)), inference ng ML (O(d)), proseso ng blockchain transactions (O(1) hanggang O(log n)), at event detection (O(n)). Tumataas ang storage kasabay ng bilang ng sensors at laki ng blockchain. Ang framework ay balanse sa mga computational na pangangailangan at optimal na energy use habang pinananatili ang integridad ng datos sa pamamagitan ng blockchain consensus. Sa kabuuan, ang iminungkahing AI-powered blockchain framework para sa predictive temperature control sa mga smart home ay pinagsasama ang advanced ML forecasting, secure na decentralized na pamamahala ng datos, edge-based na time-shifted processing, at decentralized energy trading. Ang pinagsamang approach na ito ay malaki ang naitutulong sa kahusayan sa enerhiya, pagiging responsibo ng system, kaginhawaan ng gumagamit, at seguridad ng datos, na tumutugon sa mga pangunahing hamon sa mga smart home environment at nagbubukas ng daan para sa scalable, mapagkakatiwalaang, at adaptive na regulasyon ng temperatura.