接続グラフ上の最適並列輸送問題は、画像処理や機械学習の分野で多くの応用が考えられます。まず、画像処理においては、接続グラフを用いて画像の色分布をモデル化し、異なる画像間の色の違いを評価するための「色の地球移動距離」を計算することができます。これにより、画像の類似性や差異を定量的に評価することが可能となります。次に、機械学習の分野では、接続グラフを利用した最適輸送問題が、データのクラスタリングや分類において重要な役割を果たします。特に、点群データやベクトル場の間の距離を計算する際に、最適輸送の枠組みを用いることで、より精度の高いモデルを構築することができます。また、グラフニューラルネットワークにおいても、接続グラフ上の最適並列輸送問題を活用することで、ノード間の関係性を考慮した学習が可能となり、より効果的な特徴抽出や予測が実現できます。このように、接続グラフ上の最適並列輸送問題は、画像処理や機械学習において多様な応用が期待される重要な研究領域です。