DPOTモデルは、他の領域や異種タスクへの拡張において非常に有用な特性を持っています。まず第一に、DPOTは大規模で多様なPDEデータセットから学習することができるため、さまざまなPDE関連タスクに適用可能です。この柔軟性と汎用性は、他の科学的機械学習課題や産業応用にも適用できる可能性を示しています。例えば、気象予測や材料設計などの分野では、DPOTモデルが事前トレーニングされた知譆を活かして効率的かつ高精度な予測を行うことが期待されます。