Harnessing the Synergy of Artificial Intelligence and Blockchain Technology in Smart Buildings for Enhanced Efficiency and Security
Notice bibliographique
Résumé
With the development of smart buildings as a significant part of green cities, the introduction of Artificial Intelligence (AI) and Blockchain technologies suggests a potential breakthrough in operational efficiency, energy efficiency, and security. This paper explores the synergistic effect of AI and Blockchain on smart buildings, examining the potential of combining AI and Blockchain to achieve optimized building systems and enhanced data security. The main goals of this study are to discuss the integration of AI and Blockchain technologies in the context of modern building efficiency, security, and sustainability, as well as the challenges encountered by building management systems in the past. The narrative review methodology was employed, and a range of case studies, literature, and practices were examined as part of the analysis. The most outstanding insights include the fact that AI can help optimize existing operational systems positively, HVAC, lighting, and predictive maintenance. In contrast, Blockchain can guarantee safe and transparent management of information, immutability, and decentralization. A combination of these technologies contributes to improved energy efficiency, lower costs, and enhanced security. The paper concludes with a note that the full potential of AI and Blockchain in creating more innovative and more sustainable buildings can be achieved by focusing on scalability, integration complexity, and interoperability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».