Tento projekt je zameraný na systematickú analýzu a výskum možností zníženia uhlíkovej stopy v priemysle využitím pokročilých metód riadenia založených na optimalizácii. Téma znižovania uhlíkovej stopy je predmetom veľkého záujmu v mnohých oblastiach. Vo všeobecnosti je možné rozlišovať dva zdroje uhlíkovej stopy – priame, spojené so spotrebou energie na strane zariadenia, a nepriame, ovplyvnené výpočtovou zložitosťou regulátora. Špecifický dôraz je kladený na štúdium možností využitia metód distribuovanej optimalizácie pre účely zníženia výpočtovej náročnosti prediktívneho regulátora. Tento prístup umožňuje rozdeliť potenciálne zložitý problém návrhu prediktívneho regulátora na menšie pod-problémy, ktoré sú riešené paralelne, čím sa zásadným spôsobom redukuje čas potrebný na optimalizáciu riadenia. Okrem toho sú v projekte skúmané možnosti aproximácie optimálneho riešenia týchto čiastkových pod-problémov neurónovými sieťami. Vďaka tomuto prístupu je možné nielen znížiť čas výpočtu, ale aj znížiť pamäťovú záťaž, ktorá v mnohých prípadoch limituje implementáciu prediktívneho riadenia v priemysle.

Cieľom tohto projektu je skúmať možnosti využitia metód distribuovanej optimalizácie v kontexte prediktívneho riadenia a ich vplyvu na znižovanie uhlíkovej stopy na strane regulátora. Ďalším cieľom je využitie potenciálu neurónových sietí na ďalšie znižovanie výpočtovej náročnosti prediktívneho regulátora. Získané poznatky budú využité na návrh regulátora a vyhodnotenie efektivity navrhnutej metódy.