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Il progetto DeepMPC si pone l¿obiettivo di combinare la teoria del controllo classica con tecniche di machine learning al fine di sfruttare le potenzialità e dell¿una e delle altre. Si procede dapprima con uno studio sistematico della letteratura scientifica dei due mondi al fine di valutarne lo stato dell¿arte e al contempo di vagliare la presenza di possibili contaminazioni già avvenute. Una volta compiuto questo passaggio preliminare, si pensa di convogliare l¿attenzione verso i fondamenti teorici che giustifichino il tentativo di realizzazione di un nuovo tipo di controllore, il DeepMPC per l¿appunto, che, combinando l¿espressività delle reti neurali con la versatilità del Model Predictive Control (MPC), si pensa possa fornire una performance migliore rispetto al semplice MPC in una vasta gamma di applicazioni. Una volta definite le linee generali del DeepMPC, si passerà al valutarne opportunamente la performance, confrontandola, a parità di condizioni, con quella del MPC. Si compiranno valutazioni estensive su una vasta gamma di applicazioni, si valuterà la possibilità di definire un contesto applicativo di DeepMPC, in modo tale che il contributo scientifico risultante e pubblicato sia di eccellenza.