オンライン超安定化およびストリーミングデータ統合は重要なトピックです。オンライン超安定化では、システムから連続的または断片的なデータフィードバック情報（ストリーミングデータ）を取得し、それらの情報から動作中のシステムモデルおよび制御器パラメーター等々更新します。これは現実世界では変動性・不確実性・外乱等々多く存在します。したがって、「学習」しなければ追随困難だったり危険だったりします。「学習」という意味では「強化学習」技術等々利用されています。
具体的な詳細や実装方法は次の通り：
ストリームデータ統合: リアルタイムまたはバッチ処理方式等々使用し，異種センサー情報，ビジョンカメラ画像，音声信号等々多岐豊富情報取込み
自己学習/強化学習: システム挙動予測及び未来予見能力向上
柔軟性拡充：新規条件発生時即座反応
これら戦略採択すれば，システム全体パフォーマンス向上期待出来そうです。