SPMフレームワークの設計思想は、他の認知機能の人工システムへの実装においても非常に有用です。特に、脳の視覚情報処理メカニズムに基づく多層的な情報統合と局所的な特徴強化のアプローチは、他の認知機能、例えば聴覚や触覚の処理にも応用可能です。
例えば、聴覚処理においては、音の周波数や時間的な変化を多スケールで捉えるためのフレームワークを設計することが考えられます。音声認識システムにおいて、異なる周波数帯域の情報を統合し、局所的な音の特徴を強化することで、より高精度な認識が可能になるでしょう。
また、触覚情報処理においても、SPMのような階層的なアプローチを用いることで、触覚センサーからの情報を多層的に統合し、物体の形状や質感をより正確に認識するシステムを構築することができます。このように、SPMの設計思想は、さまざまな認知機能の人工システムにおいて、情報処理の効率と精度を向上させるための強力な基盤となるでしょう。