Blokzincir teknolojisi, veri depolamayı merkezsizleştirerek ve kriptografiyle işlemleri güvence altına alarak, veri değişmezliğini ve yetkisiz erişimden koruma sağlayarak, Nesnelerin İnterneti (IoT) sistemlerinde güvenlik ve gizliliği artırmak için güçlü bir çözüm haline geldi. Erken çalışmalar, kullanıcı verilerini dış saldırılardan korumak amacıyla akıllı evler için hafif blokzincir çerçeveleri önermiştir. Akıllı sözleşmeler, belirlenen tetikleyicilere dayanarak cihazların eylemlerini otomatikleştirir. Ancak, blokzincirin hesaplama talepleri ve fikir birliği mekanizmaları, gecikmelere yol açarak gerçek zamanlı uygulamalarda verimliliği azaltabilir. Blokzincir ile makine öğrenimi (ML) entegrasyonu, 6G ağlarındaki güvenlik yönetimini geliştirmek ve akıllı şehir altyapılarını optimize etmek amacıyla araştırılmaktadır; bu, enerji ve ulaşım gibi alanlarda şeffaflık, güvenlik ve verimliliği artırır. Blokzincirin uygulamaları ayrıca IoT akıllı cihazların güvenliği ve gizliliğini güçlendirir. Öngörülü sıcaklık kontrolünde ML’nin kullanımı, sistem tepkiselliği ve enerji verimliliğini artırma yeteneği sayesinde ivme kazanmıştır. ML algoritmaları, iç mekan sıcaklığı, doluluk ve hava durumu geçmiş verilerini analiz ederek ısıtma veya soğutma ihtiyaçlarını öngörür ve böylece önleyici sistem ayarlarına olanak tanır. Araştırmalar, ML tabanlı kontrolün, reaktif sistemlere kıyasla enerji tüketimini %18’e kadar azaltabileceğini göstermektedir. Bu tür öngörülü sistemlerin, gerçek zamanlı ve geçmiş verilere dayanarak güvenilir ve güvenli veri işlemesi gerekir. Cloud (bulut) işlem gecikmesini ve bant genişliği sorunlarını hafifletmek amacıyla, verilerin yerel olarak işlendiği Edge (kıyı) hesaplama kullanılır; bu da özellikle akıllı sıcaklık kontrolü için gerçek zamanlı karar verme yeteneğini artırır. Yapay zeka (AI) ile blokzincir teknolojileri arasındaki sinerji, endüstriyel üretkenliği, operasyonel güvenilirliği ve veri güvenliğini kayda değer şekilde yükseltir. Açıklanabilir AI ile blokzincirin kombinasyonu, finansal kararları şeffaflık ve güven artırarak geliştirmektedir. Blokzincir ve derin öğrenme modelleri kullanan akıllı ev çerçeveleri, enerji verimliliği, güvenlik ve otomasyonda gelişmeler gösterir. Blokzincirle entegre edilmiş diferansiyel gizlilik modelleri, kullanıcı verisi gizliliğini önemli ölçüde korur. BEDS gibi sistemler, akıllı evler ve araçlardaki veri yönetimini optimize ederek sensör verilerinin planlanmasını sağlar. Blokzincir ve kablosuz sensör ağları (WSN) işbirliği, veri bütünlüğü ve güvenilirliğini artırırken; yeni sürü zekası yöntemleri WSN güvenliği ve verimliliğini güçlendirir. Diğer araştırmalar ise, akıllı evlerde mikro şebeke işletmelerini, kablosuz güç transfer sistemlerini ve yenilenebilir enerji entegrasyonunu, gelişmiş tahmin ve zamanlama teknikleri kullanarak optimize etmektedir; bu süreçlerde genellikle ML algoritmaları birleşerek enerji tüketimi tahminlerini iyileştirir. Kullanıcı güveni, yapay zeka destekli akıllı ev cihazlarının benimsenmesinde kritik bir rol oynar ve bu teknolojilerin entegrasyonuna olan isteği şekillendirir. Araştırmalar, sıcaklık kontrolü ve verimliği optimize eden AI destekli enerji yönetimine odaklanırken; blokzincir analizleri, akıllı ev verilerinin güvenli alışverişini sağlar. WSN’ler, öngörülü sıcaklık kontrolü çerçevesindeki gerçek zamanlı veri toplamda merkezindedir ve çeşitli ML stratejileri, ısıtma sistemlerini tahmin ederek ve ayarlayarak enerji verimliliğini artırır. Blokzincirle desteklenen merkezsiz enerji ticareti, akıllı evlerin enerji yönetimi hedefleriyle uyumludur. Veri toplama teknikleri, enerji kullanımını azaltmak ve doğruluğu artırmak için WSN performansını optimize eder. Bilişsel ajanlar, IoT bağlamında uyarlanabilirliği sağlar.

Yenilikçi hibrit mimariler ve ajan tabanlı algoritmalar, kaynak keşfi ve düğüm konumlandırmasını geliştirir, böylece IoT ağlarında ölçeklenebilirlik ve güvenliği artırır. Sunulan çalışma, (1) AI ve blokzinciri entegrasyonu ile öngörülü sıcaklık yönetimi ve güvenli veri işleme; (2) öngörücü zamanlamayla dinamik olay tespiti içeren bir çerçeve geliştirerek; ve (3) enerji verimliliği, güvenlik ve ölçeklenebilirlik performansını değerlendirerek önemli katkılar sağlar. Ancak, gelişmelere rağmen bazı eksiklikler devam etmektedir: blokzincir ile öngörülü ML’nin sıcaklık kontrolünde sınırlı entegrasyonu, güvenli ve uyarlanabilir çözümleri kısıtlar; birçok sistem, güçlü veri güvenliği ile birlikte öngörülü kontrolü içermemektedir; bulut tabanlı işlerleme gecikme ve hesaplama darboğazlarına yol açarken; enerji yönetimi yaklaşımları, dinamik fiyatlandırma ve merkezi olmayan ticaret potansiyellerini gözden kaçırmaktadır. Bu makale, WSN’ler, ML tabanlı öngörücü analizler ve zamanlı veri işleme ile entegrasyon sağlayan, yapay zeka destekli blokzincir tabanlı bir çerçeveyi çözüm olarak önerir. Başlıca yenilikler şunlardır: (a) optimize edilmiş ısıtma/soğutma için güvenli blokzincir destekli öngörücü ML; (b) gecikmeyi azaltmak amacıyla yerel veri işlemesi ve zamanlı analiz ile birlikte edge computing kullanımı; (c) gelişmiş WSN’ler aracılığıyla hassas olay tespiti ve enerji minimize eden öngörülü zamanlama; (d) değişken fiyatlandırmadan yararlanan blokzincir destekli eşler arası enerji ticareti; ve (e) enerji verimliliği ve güvenli merkezi olmayan yönetim ile ölçeklenebilirlik. Bu alanda çeşitli AI/ML modelleri kullanılmaktadır: Yapay Sinir Ağları (ANN'ler) ve derin sinir ağları, karmaşık doğrusal olmayan zaman dizilerini modelleyerek sıcaklık ve enerji tahminleri yapar; Destek Vektör Makineleri (SVM’ler) yüksek boyutlu veriler üzerinde regresyon uygular; Rasgele Ormanlar (RF), sağlam toplu tahmin sağlar; Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN’ler) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) modelleri zaman bağımlı tahminlerde üstün performans gösterir; Karar Ağaçları (DT), sıcaklık kontrolü için anlaşılır karar verme modellerini temsil eder. Bu modeller, HVAC sistemleri optimizasyonu için tahmin doğruluğunu artırır. Problem tanımı, ısı transferine dayalı sıcaklık dinamiklerinin modellenmesini, ML kullanarak gelecekteki sıcaklık ve enerji kullanımının öngörülmesini ve iç ortam sıcaklığını kullanıcı tercihlerinde tutmak için kontrol yasalarının uygulanmasını içerir. Konfor sınırlarıyla uyumlu olacak şekilde enerji tüketimi minimize edilir. Zamanlı analiz, öncelikli olmayan hesaplamaların yoğun olmayan saatlere kaydırılmasını sağlayarak hesaplama yüklerini azaltır. Blokzincir, sensör verilerini ve kontrol sinyallerini şifrelenmiş ve değiştirilemez bloklarda saklayarak veri bütünlüğü ve şeffaflık sağlar. Dinamik ısıtma/soğutma olayları, sıcaklık değişim oranlarıyla tespit edilir ve çevresel değişkenlikleri dikkate almak için ML ile uyarlanabilir eşiklerle ayarlanır. Öngörülü zamanlama, geçmiş olay desenlerine dayanarak ısıtma ihtiyaçlarını önceden tahmin eder; böylece enerji tasarrufu ve önleyici kontrol mümkün olur. Önemli bir yenilik, akıllı evler arasında blokzincir tabanlı merkezi olmayan enerji ticaretidir; burada fazla yenilenebilir enerji, akıllı sözleşmeler kullanılarak dinamik fiyatlarla güvenli biçimde takas edilir. Kablosuz sensör ağları (WSN’ler), kapsama alanını korurken güç tüketimini en aza indirmek için aktif sensörlerin yönetimi optimize edilerek güç tasarrufu sağlanır. Birden fazla akıllı ev, enerji yüklerini paylaşmak ve tepe talebi azaltmak için merkezi olmayan bir ağda ajanlar olarak işbirliği yapar. Uyarlanabilir kontrol algoritması, gerçek zamanlı geri bildirim ve öğrenme oranlarını kullanarak enerji kullanımını ve sıcaklık sapmalarını minimize eder. Sistem algoritması, geçmiş ve gerçek zamanlı sensör verilerini toplar ve ön işler; ML modellerini eğitir; sıcaklık ve enerji kullanımını tahmin eder; ısıtma/soğutma olaylarını tespit eder; güvenli ve değiştirilemez kayıtlar ile blokzincir entegrasyonu sağlar; öngörülü zamanlama ve optimizasyon uygular; ve geri bildirimlere göre dinamik olarak uyum sağlar. Performans, doğruluk, enerji tasarrufu, ölçeklenebilirlik ve gecikme ölçütleriyle değerlendirilir. Simülasyon çalışmaları, altı ay boyunca çeşitli odalardan alınan, WSN ve IoT cihazlarıyla izlenen sıcaklık, enerji kullanımı ve radyatör durumu ile dış hava verilerini içeren gerçek dünya veri setini kullanır. Veri ön işleme, eksik değerlerin interpolasyonu, aykırı değerlerin çeyrekler arası aralık ile filtrelenmesi, normalizasyon ve zaman desenleri için özellik çıkarmayı kapsar. Yapay sinir ağı modelleri eğitilir ve uyarlanabilir öğrenme için görselleştirilir. Simülasyonlar, öngörülü kontrol yoluyla iç ortam sıcaklıklarının dış değişkenlere karşı daha iyi korunduğunu, daha düzgün sıcaklık düzenlemesi sağladığını ve dinamik güç ayarları ve zamanlı yük dengelemesi sayesinde enerji tüketiminde önemli azalmalar elde edildiğini göstermektedir. Blokzincir entegrasyonu, güvenli veri yönetimini ve merkezi olmayan enerji ticaretini destekler. Sistem, radyatörlerin ısınma/kapanma ve soğutma olaylarını ML tabanlı eşiklerle hızla tespit eder; bu da enerji tasarruflu önleyici kontrol sağlar. Karşılaştırmalı analizler, geleneksel termostat ve PID kontrollere kıyasla, enerji tasarrufu, yanıt süresi, doğruluk, olay tespiti ve veri güvenliği açısından önemli gelişmeler gösterir. Algoritmik karmaşıklık analizi, gerçek zamanlı veri toplama (O(n)), ML çıkarımı (O(d)), blokzincir işlem prosesleri (O(1) ile O(log n) arasında) ve olay tespiti (O(n)) gibi işlemlerin etkinliğini ortaya koyar. Depolama ihtiyacı, sensör sayısı ve blokzincir boyutuyla artar. Çerçeve, hesaplama talepleri ve enerji kullanımı optimize ederken, blokzincir uzlaşmasıyla veri bütünlüğünü korur. Özetle, yeni nesil AI destekli blokzincir tabanlı çerçeve, akıllı evlerde öngörülü sıcaklık kontrolü için gelişmiş ML tahminleri, güvenli merkezi olmayan veri yönetimi, kenar tabanlı zamanlı işleme ve merkezi olmayan enerji ticaretini bir araya getirir. Bu bütünsellik, enerji verimliliğini, sistem tepkiselliğini, kullanıcı konforunu ve veri güvenliğini büyük ölçüde artırır ve akıllı ev ortamlarındaki temel zorlukları çözüme kavuşturur; böylece ölçeklenebilir, güvenilir ve uyarlanabilir sıcaklık düzenlemesi sağlar.