分光マップは、蛋白質折りたたみのような複雑な分子プロセスにおいて、遅い集団変数（CV）を学習するための強力な手法として示されていますが、他の分子プロセスにおいても同様に有効であると考えられます。特に、分光マップは、マルコフ過程に基づく遅い動力学の記述を可能にし、メタスタビリティや遷移状態アンサンブルの特定に役立ちます。例えば、化学反応、ポリマーの折りたたみ、または他の生物物理的プロセスにおいても、分光マップを用いることで、遅い変数を特定し、これらのプロセスの自由エネルギー風景を描くことができるでしょう。これにより、異なる分子システムにおける動的特性や遷移のメカニズムを理解するための新たな洞察が得られる可能性があります。