グラフの多解像度構造情報をさらに効率的に表現するためには、Wavelet Transformの改良や新たなスケーリング手法の導入が考えられます。具体的には、異なるスケーリングファクターを持つWavelet基底を用いることで、ノード間の相互作用をより詳細に捉えることが可能です。また、グラフのトポロジーに基づいた新しい特徴抽出手法を開発し、ノードの局所的およびグローバルな情報を同時に考慮することが重要です。さらに、自己注意メカニズムを活用した新しいグラフ変換器を設計することで、長距離の相互作用をより効果的にモデル化し、情報のボトルネックを解消することが期待されます。