Il controllo ottimale è uno strumento matematico che può essere applicato a molti campi, come ad esempio l’avionica, ottimizzando le traiettorie dei razzi, e l’industria automobilistica, riducendo al minimo l’impatto di collisione, e le telecomunicazioni, per stabilire una posizione satellitare ottimale. Un’iniziativa UE ha fornito formazione teorica e pratica in questo campo a giovani matematici e ingegneri.
Con il sostegno del Settimo programma quadro dell’UE (7º PQ),
SADCO
(Sensitivity analysis for deterministic controller design) è stato
finalizzato a dotare i giovani ricercatori e i futuri leader scientifici
di competenze e know-how in teoria del controllo.
Attraverso una rete di formazione iniziale (ITN), il progetto ha insegnato a ricercatori post-laurea svariati temi, tra cui la sensibilità delle strategie ottimali per i cambiamenti nelle specifiche problematiche e la progettazione di controller deterministici. L’ITN dispone di programmi di formazione su misura affinché ogni singolo ricercatore faccia un uso ottimale delle proprie competenze e interessi e sfrutti al massimo le risorse dell’istituzione partner.
Inoltre, SADCO ha cercato di contribuire al fondamento teorico alla base del settore e di promuovere il trasferimento di conoscenze all’industria. I borsisti hanno esplorato temi come le condizioni di ottimalità e l’analisi della sensibilità, l’approccio di Hamilton-Jacobi, metodi di stabilizzazione per sistemi non lineari, sistemi perturbati e giochi differenziali.
Gli strumenti sviluppati grazie alla SADCO possono apportare benefici economici e ambientali in Europa, e la ricerca effettuata dovrebbe contribuire a soluzioni innovative nei settori tecnologici chiave. Per esempio, nel settore aerospaziale, il risolutore di programmazione sparsa, su larga scala, non lineare WORHP è stato scelto come risolutore standard per le attività dell’Agenzia spaziale europea (ESA) per i progetti futuri. Un ente importante nel settore automobilistico intende utilizzare i nuovi metodi sviluppati come strumento di verifica degli algoritmi per evitare le collisioni.
Un’altra parte del lavoro del progetto ha avuto un grande impatto nei campi al di là dell’ambito del progetto. Questi erano relativi a esercizi fisici (programmi di allenamento personalizzati a seconda dello stato fisiologico di ogni individuo) e modelli di macroeconomia (controllo predittivo del modello non lineare).
Durante il progetto, un vero e proprio slancio di collaborazione è stato stabilito tra i membri della rete attraverso l’organizzazione di attività comuni e la produzione di pubblicazioni comuni.
Nel corso dei quattro anni di durata del progetto, sono stati organizzati numerosi eventi di formazione e di ricerca come workshop, corsi estivi, recensioni di ricerca, giorni di dottorato e conferenze. Il programma comprendeva anche alcune attività di formazione complementari organizzate a livello di rete con l’obiettivo di fornire ai borsisti una serie di competenze e strumenti per la loro futura carriera.