Die Anwendung von Konfigurationsaugmentierung könnte in anderen Bereichen der Materialwissenschaft von großem Nutzen sein, insbesondere bei der Vorhersage von Material- und Oberflächeneigenschaften. Durch die Erweiterung des Datensatzes um eine Vielzahl von Konfigurationen können Modelle besser trainiert werden, um subtile Unterschiede und Muster in den Daten zu erkennen. Dies kann zu präziseren Vorhersagen führen und die Robustheit von Modellen verbessern. In der Materialwissenschaft könnten durch die Anwendung von Konfigurationsaugmentierung neue Einblicke in die Struktur-Eigenschafts-Beziehungen von Materialien gewonnen werden, was wiederum die Entwicklung neuer Materialien und die Optimierung von Prozessen vorantreiben könnte. Darüber hinaus könnte die Konfigurationsaugmentierung dazu beitragen, die Effizienz von Machine-Learning-Modellen in verschiedenen Anwendungen der Materialwissenschaft zu steigern und die Forschung auf diesem Gebiet zu beschleunigen.