بلکہن ٹیکنالوجی انٹرنیٹ آف تھنگز (IoT) سسٹمز میں سیکیورٹی اور پرائیویسی کو بڑھانے کے لیے مضبوط حل بن چکی ہے، کیونکہ یہ ڈیٹا اسٹوریج کو غیر مرکزیت دیتی ہے اور کرپٹوگرافی کے ذریعے ٹرانزیکشنز کو محفوظ بناتی ہے، جس سے ڈیٹا کی جعلسازی اور غیر مجاز رسائی سے حفاظت ممکن ہوتی ہے۔ جلد کے کام نے ہلکی پھلکی بلاک چین فریم ورکس کی تجویز دی ہے تاکہ اسمارٹ ہومز میں صارف کے ڈیٹا کو بیرونی حملوں سے بچایا جا سکے۔ اسمارٹ کنٹریکٹس مزید آلات کے اعمال کو متعین کردہ ٹریگرز کی بنیاد پر خودکار بناتے ہیں۔ تاہم، بلاک چین کی حسابی ضروریات اور اتفاق رائے کے طریقہ کار تاخیر پیدا کرسکتے ہیں، جس سے حقیقی وقت میں کارکردگی کم ہو سکتی ہے۔ بلاک چین کو مشین لرننگ (ML) کے ساتھ ملانے کی کوشش کی جا رہی ہے تاکہ 6G نیٹ ورکس میں سیکیورٹی مینجمنٹ کو بہتر بنایا جا سکے اور اسمارٹ سٹی انفرااسٹرکچر کو بہتر بنایا جائے، جیسے توانائی اور نقل و حمل کے شعبوں میں شفافیت، سیکیورٹی اور کارکردگی میں اضافہ ہو۔ بلاک چین کے استعمال سے IoT کے اسمارٹ آلات کی سیکیورٹی اور پرائیویسی بھی مضبوط ہوتی ہے۔ ML کا استعمال پیشن گوئی والی درجہ حرارت کنٹرول میں اس کی مددگار صلاحیت کی وجہ سے تیزی سے مقبول ہو رہا ہے، کیونکہ یہ نظام کی جواب دہی اور توانائی کی بچت کو بہتر بناتا ہے۔ ML الگورتھمز پچھلے اندرونی درجہ حرارت، موجودگی اور موسمی ڈیٹا کا تجزیہ کرکے حرارت یا ٹھنڈک کی ضروریات کا اندازہ لگاتے ہیں، تاکہ پہلے سے نظام میں اصلاحات کی جا سکیں۔ مطالعات سے معلوم ہوتا ہے کہ ML پر مبنی کنٹرول رضاکار نظاموں کے مقابلے میں توانائی کی کھپت میں 18% تک کمی لاسکتا ہے۔ ایسے پیشن گوئی کرنے والے نظام کو مضبوط اور محفوظ ڈیٹا ہینڈلنگ کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ حقیقی وقت اور تاریخی ان پٹس کو درست طریقے سے پراسیس کیا جا سکے۔ ایج کمپیوٹنگ کو متعارف کرایا گیا ہے تاکہ کلاؤڈ پروسیسنگ کی تاخیر اور بینڈوڈتھ کی پریشانیوں سے بچا جا سکے اور ڈیٹا کو مقامی سطح پر ہینڈل کیا جا سکے، جس سے حقیقی وقت میں فیصلہ سازی بہتر ہوتی ہے، خاص طور پر اسمارٹ درجہ حرارت کنٹرول کے لیے۔ مصنوعی ذہانت (AI) اور بلاک چین کے درمیان ہم آہنگی صنعت کی پیداواریت، آپریشن کی مطابقت پذیری اور ڈیٹا سیکورٹی کو نمایاں طور پر بڑھاتی ہے۔ واضح AI کو بلاک چین کے ساتھ ملانے سے مالیاتی فیصلوں میں شفافیت اور اعتماد میں اضافہ ہوتا ہے۔ بلاک چین اور گہری سیکھنے کے ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے اسمارٹ ہوم فریم ورکس نے توانائی کی بچت، سیکیورٹی اور خود کاری میں ترقی ظاہر کی ہے۔ بلاक چین کے ساتھ مربوط ترجیحی پرائیویسی ماڈلز صارف کے ڈیٹا کی پرائیویسی کو موثر طریقے سے بچاتے ہیں۔ نظام جیسے BEDS، ہنر مندی سے سینسر ڈیٹا کی شیڈولنگ کے ذریعے اسمارٹ ہومز اور گاڑیوں کے اندر ڈیٹا مینجمنٹ کو بہتر بناتے ہیں۔ بلاک چین کے ساتھ وائرلیس سینسر نیٹ ورکس (WSNs) کا مشترکہ استعمال ڈیٹا کی سالمیت اور قابل اعتماد کو آگے بڑھاتا ہے، جبکہ نئی اسوہم عقل کی تکنیکیں WSNs کی سیکیورٹی اور کارکردگی کو بڑھاتی ہیں۔ دیگر تحقیقات مائیکروگریڈ آپریشنز، وائرلیس پاور ٹرانسفر سسٹمز، اور قابل تجدید توانائی کے انضمام کو بہتر بنانے کے لیے جدید پیشن گوئی اور شیڈولنگ کا استعمال کرتی ہیں، اور اکثر ملے جلے ML الگورتھمز کے ذریعے توانائی کے استعمال کی پیش گوئی کو بہتر بناتی ہیں۔ صارف کا اعتماد AI سے طاقتور اسمارٹ ہوم آلات کے اپنانے میں اہم کردار ادا کرتا ہے، اور یہ ان ٹیکنالوجیز کے انضمام کی ہامی بھرتا ہے۔ جائزوں میں AI کے ذریعے توانائی کے انتظام کو بہتر بنانا اور درجہ حرارت کی کنٹرول اور کارکردگی کو بہتر بنانا شامل ہے، جبکہ بلاک چین کا تجزیہ اسمارٹ ہوم ڈیٹا کے تبادلے کو محفوظ بنانے پر مرکوز ہے۔ WSNs اصل وقت میں ڈیٹا جمع کرنے کے لیے مرکزی ہیں، اور مختلف ML حکمت عملیوں سے توانائی کی بچت اور حرارتی نظام کو بہتر بنانے کے لیے پیش گوئی اور ایڈجسٹمنٹ کی جاتی ہے۔ بلاک چین کے ذریعے قابلِ اعتماد غیرمرکزی توانائی ٹریڈنگ اسمارٹ ہومز کے توانائی انتظام کے ہدف کے مطابق ہے۔ ڈیٹا کو مجتمع کرنے کے تکنیکیں WSN کی کارکردگی کو بہتر بناتی ہیں، توانائی کے استعمال کو کم کرتی ہیں اور درستگی کو بڑھاتی ہیں۔ ذہانت والے ایجنٹس IoT کے سیاق و سباق سے آگاہی اور موافقت کو ممکن بناتے ہیں۔ جدید ہائبرڈ آرکیٹیکچرز اور ایجنٹ پر مبنی الگورتھمز وسائل کی دریافت اور نوڈ کی لوکیشن کو بہتر بناتے ہیں، جس سے IoT نیٹ ورکس کی وسعت اور سیکیورٹی بہتر ہوتی ہے۔ مقدمہ کار، (1) AI اور بلاک چین کو پیش گوئی درجہ حرارت کے انتظام اور محفوظ ڈیٹا ہینڈلنگ کے لیے مربوط کرتا ہے؛ (2) ایک ایسا فریم ورک تیار کرتا ہے جو پیشن گوئی شیڈولنگ کو متحرک ایوینٹ کی شناخت کے ساتھ جوڑتا ہے؛ اور (3) کارکردگی کا جائزہ توانائی کی بچت، سیکیورٹی، اور توسیع پذیری میں کرتا ہے۔ اگرچہ ترقی ہوئی ہے، تا اب بھی کچھ خلا باقی ہیں: درجہ حرارت کنٹرول کے لیے بلاک چین اور پیش گوئی ML کا محدود استعمال اور محفوظ اور خودمختار حل کی پابندی ہے؛ بہت سے نظام میں پیشن گوئی کنٹرول کے ساتھ مضبوط ڈیٹا سیکیورٹی کا فقدان ہے؛ کلاؤڈ پر مبنی پروسیسنگ سے لے کر تاخیر اور حسابی رکاوٹیں درپیش ہیں جو حقیقی وقت کی جواب دہی میں رکاوٹ بنتی ہیں؛ اور توانائی انتظام کے طریقے اکثر متحرک قیمتوں اور غیرمرکزی تجارتی امکانات کو نظر انداز کرتے ہیں۔ اس مقالے کے ذریعے ان خلا کو حل کرنے کے لیے ایک AI کی طاقتور بلاک چین فریم ورک پیش کیا گیا ہے، جو WSNs، ML-based پیشن گوئی، اور ایج کمپیوٹنگ کے ساتھ وقت کی معکوس پروسیسنگ کو مربوط کرتا ہے۔ اہم انوکھائیاں شامل ہیں: محفوظ بلاک چین معاون پیشن گوئی ML، تاکہ حرارت اور ٹھنڈک کے لیے بہتر نتائج حاصل ہوں؛ ایج کمپیوٹنگ کا استعمال تاکہ لیٹینسی کم ہو اور وقت کی معکوس تجزیہ سے اوپر کی چوٹی پر کچھ لوڈ کم ہو؛ جدید WSNs کے ذریعے دقیق ایونٹ کی شناخت اور پیشن گوئی شیڈولنگ کے ذریعے توانائی کی بچت؛ بلاک چین-enabled پیئر ٹو پیئر توانائی کی تجارت، جس میں متحرک قیمتیں شامل ہیں، تاکہ استعمال کو بہتر بنایا جا سکے اور اخراجات کم کیے جا سکیں؛ اور توسیع پذیری کے لیے بہتر توانائی کی کارکردگی اور محفوظ غیرمرکزی انتظام۔ اس میدان میں مختلف AI/ML ماڈلز استعمال کیے جاتے ہیں: مصنوعی نیورل نیٹ ورکس (ANNs) اور گہرے نیورل نیٹ ورکس پیچیدہ غیرخطی وقت کے سلسلے کے لیے درجہ حرارت اور توانائی کی پیش گوئی کرتے ہیں؛ سپورٹ ویکٹر مشینز (SVMs) ہائ-ڈائمینشنل ڈیٹا پر ریگریشن کرتے ہیں؛ رینڈم فاریسٹ (RF) مضبوط اینسمبل پیش گوئی فراہم کرتے ہیں؛ ری کرنٹ نیورل نیٹ ورک (RNNs) اور لانگ شارٹ ٹرم میموری (LSTM) وقت کے تابع پیشگوئیاں کرنے میں مہارت رکھتے ہیں؛ اور فیصلہ جنگلات (DT) قابل فہم فیصلے کے لیے درجہ حرارت کنٹرول کے لیے ماڈلنگ فراہم کرتے ہیں۔ یہ ماڈلز HVAC سسٹمز کی بہتر پیش گوئی اور کارکردگی کو بڑھاتے ہیں۔ مسئلے کا خاکہ حرارت کی حرکیات کو گرمی منتقلی کی بنیاد پر ماڈل کرنا، مستقبل کے درجہ حرارت اور توانائی کے استعمال کی پیش گوئی کے لیے ML کا استعمال، اور کنٹرول قوانین نافذ کرکے اندرونی درجہ حرارت کو صارف کی ترجیحات کے اندر رکھنا شامل ہے۔ توانائی کے استعمال کو کم کرتے ہوئے آرام کے معیار کو برقرار رکھنے پر زور دیا گیا ہے۔ وقت کی معکوس تجزیہ غیرضروری حسابات کو کم وقت کے دوران انجام دینے کے لیے کام کے بوجھ کو کم کرتا ہے۔ بلاک چین سینسر کے ڈیٹا اور کنٹرول سگنلز کو محفوظ بناتا ہے، جس سے ہیش شدہ اور ناقابل تبدل بلاکس کا استعمال ہوتا ہے تاکہ ڈیٹا سالمیت اور شفافیت یقینی بنائی جا سکے۔ متحرک حرارت یا ٹھنڈک کے واقعات درجہ حرارت کی تبدیلی کی شرح سے شناخت کیے جاتے ہیں، اور ML کے ذریعے ان حدود کو ماحول کے مطابق ایڈجسٹ کیا جاتا ہے۔ پیشن گوئی شیڈولنگ سابقہ واقعات کے پیٹرنز کا فائدہ اٹھاتی ہے تاکہ حرارت کی ضروریات کا اندازہ لگایا جا سکے اور پیشگی اور توانائی کی بچت والا عمل ممکن بنایا جا سکے۔ ایک اہم انوکھائی بلاک چین پر مبنی غیرمرکزی توانائی کی تجارت ہے، جہاں اضافی قابلِ تجدید توانائی کو محفوظ طریقے سے ٹریڈ کیا جاتا ہے، اور اس کے لیے سمارٹ کنٹریکٹس کا استعمال ہوتا ہے، جن کی قیمتیں متحرک ہوتی ہیں۔ وائرلیس سینسر نیٹ ورکس کو بہتر بنانے کے لیے متحرک سینسر کنٹرول کو اپنایا جاتا ہے تاکہ طاقت کا کم استعمال ہو اور کوریج قائم رہے۔ متعدد اسمارٹ ہومز ایک غیرمرکزی نیٹ ورک کے طور پر کام کرتے ہیں، تاکہ توانائی کے بوجھ کو بانٹیں اور چوٹی کے مطالبات میں کمی کریں۔ ایک ایڈجسٹ کنٹرول الگورتھم توانائی کے استعمال اور درجہ حرارت کے فرق کو کم سے کم کرتا ہے، اور ریئل ٹائم فیڈ بیک اور سیکھنے کی شرحیں استعمال کرتا ہے۔ مختلف مراحل سے گزرنے والے نظام کا ڈیٹا جمع کرنا اور پری پروسیسنگ، ML ماڈلز کی تربیت، درجہ حرارت اور توانائی کی پیش گوئی، حرارت سے متعلق ایونٹس کی شناخت، بلاک چین کے ذریعے محفوظ اور ناقابلِ تبدیل لاگز کی تشکیل، پیشن گوئی شیڈولنگ اور آپٹیمائزیشن، اور فیڈ بیک کے مطابق نظام کو لچکدار بنانا شامل ہے۔ کارکردگی کا معیار درستگی، توانائی کی بچت، توسیع پذیری، اور تاخیر ہے۔ حقیقی دنیا کے ڈیٹا سیٹ کے استعمال سے، جس میں WSN اور IoT آلات شامل ہیں، جہاں درجہ حرارت، توانائی کی کھپت، اور ریڈی ایٹر کے حالات کی نگرانی ہوتی ہے، اور بیرونی موسمی ڈیٹا بھی شامل ہے، یہ تقریب چھ ماہ کے دوران متعدد کمروں میں جمع کیا گیا ہے۔ ڈیٹا کی پیش کاری میں مفقود قدروں کی انٹراپولیشن، آؤٹ لائرز کو انٹربوالِ کرے فِلیٹر سے ہٹانا، عام سازی (نارملائزیشن)، اور وقتی پیٹرنز کے لیے فیچر ایکسٹریکشن شامل ہے۔ نیورل نیٹ ورک کے ماڈلز کو تربیت دی جاتی ہے اور لچکدار سیکھنے کے لیے دکھایا جاتا ہے۔ نتائج سے ظاہر ہوتا ہے کہ نظام داخلی درجہ حرارت کو بیرونی اتار چڑھاؤ کے دوران بھی بہتر طریقے سے برقرار رکھتا ہے، اور پیشن گوئی کنٹرول کے ذریعے زیادہ ہموار درجہ حرارت اور توانائی کی نمایاں بچت حاصل ہوتی ہے، خاص طور پر متحرک پاور ایڈجسٹمنٹ اور لوڈ شیڈولنگ کے ذریعے۔ بلاک چین انٹی گریشن ڈیٹا کو محفوظ بناتا ہے اور غیرمرکزی توانائی ٹریڈنگ اور شیڈولنگ کی حمایت کرتا ہے۔ ML پر مبنی تھرمل ہاٹ/آف اور ٹھنڈک کے واقعات کی جلد شناخت ممکن بناتی ہے، جس سے توانائی کی بچت کے لیے پیشگی کنٹرول ممکن ہوتا ہے۔ مقابلہ کار جائزے روایتی تھرموسٹیٹ اور PID کنٹرولرز سے بہتر کارکردگی دکھاتے ہیں، توانائی کی بچت، جواب دہی، درستگی، ایونٹ کی شناخت، اور ڈیٹا سیکیورٹی میں نمایاں اضافہ کرتے ہیں۔ الگوردمی پیچیدگی کے تجزیے سے معلوم ہوتا ہے کہ حقیقی وقت میں ڈیٹا جمع کرنا (O(n))، ML انفرنس (O(d))، بلاک چین لین دین کی کارروائی (O(1) تا O(log n))، اور ایونٹ کی شناخت (O(n)) مؤثر ہے۔ ذخیرہ کرنے کا حجم سینسر کی تعداد اور بلاک چین کے سائز کے ساتھ بڑھتا ہے۔ یہ فریم ورک حسابی مطالبات اور توانائی کے استعمال کو متوازن کرتا ہے، اور بلاک چین میں اتفاق رائے سے ڈیٹا کی سالمیت کو برقرار رکھتا ہے۔ خلاصہ یہ کہ، پیشن گوئی درجہ حرارت کے لیے AI سے طاقتور بلاک چین فریم ورک، جس میں جدید ML پیشن گوئی، محفوظ غیرمرکزی ڈیٹا مینجمنٹ، ایج پر مبنی وقت کی معکوس پروسیسنگ، اور غیرمرکزی توانائی کی تجارت شامل ہے، توانائی کی کارکردگی، نظام کی تیزی، صارف کے آرام اور ڈیٹا کی سیکیورٹی میں نمایاں بہتری لاتا ہے، اور اس سے اسمارٹ ہومز میں درجہ حرارت کے نظم و نسق کے اہم مسائل حل ہوتے ہیں۔