提案手法の安定性に関する理論的分析は、将来的な研究の重要な方向性となります。信頼領域NeuroMHEが安定して機能するためには、最適化アルゴリズムやネットワークパラメータの更新方法などが十分に理解される必要があります。このような理論的分析を通じて、システム全体の挙動や収束特性を詳細に把握し、さらなる改善や応用範囲の拡大につなげることが期待されます。
第二次最適化技術を用いた最適推定器とコントローラーの同時学習も興味深い展望です。このアプローチでは、推定器とコントローラーを統合的かつ効果的に設計し、システム全体のパフォーマンスを向上させる可能性があります。例えば、制御系設計であればオンラインで変動する外乱や未知のダイナミクスへ柔軟かつ迅速に対応できる制御システムを実現することが考えられます。