本モデルは、誘電特性以外にも多くの重要な物性を予測する能力を持っています。具体的には、分極率、熱伝導率、機械的特性（弾性率や強度）、光学特性（屈折率や吸収係数）などが挙げられます。特に、グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いることで、材料の原子構造や結晶対称性に基づいた高次のテンソル表現を活用し、これらの物性を高精度で予測することが可能です。さらに、PFP（Preferred Potential）モデルのような事前学習済みのエンコーダを利用することで、限られたデータセットでも高い予測精度を維持しながら、さまざまな物性の相関関係を学習することができます。