ボクセルベースのニューラルネットワークは、3Dポイントクラウドデータを効率的に処理するために設計されており、特に自動運転やロボティクス、VR/ARなどのアプリケーションでの利用が期待されています。しかし、これらのネットワークのアーキテクチャは、他のタスクにも適用可能であるかどうかを検討することが重要です。例えば、2D画像処理や異なる形式のデータ（例えば、時系列データやテキストデータ）に対しても、ボクセル化の手法を応用することで、空間的な特徴を捉えることができるかもしれません。さらに、Voxel-CIMのような計算効率の高いアクセラレータを利用することで、他のタスクにおいても高いエネルギー効率とスループットを実現できる可能性があります。したがって、ボクセルベースのアプローチを他のタスクに適用するための研究が必要です。