本研究で提案したANN設計手法は、他の認知タスクにも適用可能であると考えられます。C. elegansの神経回路に基づくANNは、特定の行動学習において高いパフォーマンスを示しましたが、この設計原則は他の認知タスク、例えば、自然言語処理や音声認識、さらにはロボティクスにおける環境適応などにも応用できる可能性があります。
特に、C. elegansの神経回路のトポロジーや情報の流れを模倣することで、異なる種類のデータやタスクに対しても高い一般化能力を持つモデルを構築することができるでしょう。さらに、C. elegansの学習メカニズムを参考にすることで、強化学習や自己教師あり学習のような新しい学習手法を開発することも期待されます。このように、ANN設計の生物学的インスピレーションは、さまざまな認知タスクにおいて有用なアプローチとなるでしょう。