بررسی تاثیر الگوریتم‌های هوش مصنوعی در بهینه‌سازی مصرف انرژی در خانه‌های هوشمند

با رشد مصرف انرژی در بخش ساختمان و فشارهای زیست‌محیطی، بهینه‌سازی مصرف انرژی در خانه‌های هوشمند به اولویت سیاست‌گذاران و صنعت تبدیل شده است. ادغام اینترنت اشیا، حسگرهای هوشمند و الگوریتم‌های هوش مصنوعی (به‌ویژه یادگیری ماشین) امکان پیش‌بینی، کنترل تطبیقی و تصمیم‌گیری بلادرنگ را فراهم می‌کند. این مقاله با اتخاذ یک رویکرد مرور ادبیات هدفمند، معماری و اجزای فنی خانه‌های هوشمند را مرور می‌کند، الگوریتم‌های یادگیری نظارتی، بدون‌نظارت، نیمه‌نظارتی و تقویتی را در مدیریت انرژی طبقه‌بندی و مقایسه می‌نماید، چالش‌های کلیدی از جمله مقیاس‌پذیری داده‌ها، امنیت و حریم خصوصی، ناهمگونی پروتکل‌ها و هزینه‌های پیاده‌سازی را تحلیل می‌کند و مسیرهای آینده همچون یادگیری فدرال، مدل‌های ترکیبی چندهدفه و الگوریتم‌های تفسیرپذیر را پیشنهاد می‌دهد. نتایج مرور نشان می‌دهد که استفاده نظام‌مند از مدل‌های یادگیری ماشین می‌تواند به کاهش قابل‌توجه مصرف انرژی و افزایش رفاه ساکنان منجر شود.در پایان، یک چارچوب پژوهشی-کاربردی برای نزدیک‌کردن شکاف بین پیاده‌سازی‌های واقعی و دستاوردهای آکادمیک ارائه می‌گردد.

investigating the impact of artificial intelligence algorithms in optimizing energy consumption in smart homes

with the growth of energy consumption in the building sector and environmental pressures, energy optimization in smart homes has become a priority for policymakers and industry. the integration of iot, smart sensors, and artificial intelligence algorithms (especially machine learning) enables prediction, adaptive control, and real-time decision-making. adopting a targeted literature review approach, this paper reviews the architecture and technical components of smart homes, classifies and compares supervised, unsupervised, semi-supervised, and reinforcement learning algorithms in energy management, analyzes key challenges such as data scalability, security and privacy, protocol heterogeneity, and implementation costs, and suggests future directions such as federated learning, multi-objective hybrid models, and interpretable algorithms. the results of the review indicate that the systematic use of machine learning models can lead to significant energy consumption reduction and increased occupant well-being. finally, a research-application framework is presented to bridge the gap between real-world implementations and academic achievements.