Die Einschränkung der Äquivalenzbegriffe in Bezug auf partiell beobachtbare deterministische gewichtete Automaten könnte zu einem polynomialen Lernalgorithmus führen, indem eine strengere Äquivalenzdefinition eingeführt wird. Durch die Festlegung klarer Kriterien, wann zwei Automaten als äquivalent gelten, kann der Lernalgorithmus effizienter arbeiten. Indem man beispielsweise die Äquivalenzbedingungen präziser formuliert und spezifische Anforderungen an die Gewichte stellt, kann man die Anzahl der potenziellen Zustände reduzieren, die bei der Äquivalenzprüfung berücksichtigt werden müssen. Dies könnte dazu führen, dass der Algorithmus schneller konvergiert und weniger Rechenressourcen benötigt, was letztendlich zu einem polynomialen Lernalgorithmus führen könnte.