RC-FEDの設計思想は、他の分散学習の文脈でも応用可能です。特に、通信コストの削減とモデルの精度向上を同時に追求するアプローチは、さまざまな分散学習シナリオにおいて有用です。例えば、分散強化学習や分散クラスタリングなど、通信コストが重要な要素となるタスクにおいても、RC-FEDのフレームワークを適用することで、効率的な学習が可能になるでしょう。
さらに、RC-FEDのように量子化と通信制約を組み合わせたアプローチは、IoTデバイスやエッジコンピューティングのようなリソース制約のある環境でも有効です。これらの環境では、通信帯域幅が限られているため、RC-FEDの設計思想を活用することで、効率的なデータ伝送とモデル更新が実現できると考えられます。このように、RC-FEDのアプローチは、さまざまな分散学習の文脈での応用が期待されます。