PGRANDの性能を向上させるためには、いくつかの拡張が考えられます。まず、エラー推定の精度を向上させるために、より高度なノイズモデルを導入することが挙げられます。これにより、特定の環境条件下でのエラーの特性をより正確に把握し、修正プロセスを最適化できます。また、量子ビットの数を増やすことで、より多くのエラーを同時に処理できるようにすることも有効です。さらに、機械学習アルゴリズムを用いて、エラーのパターンを学習し、リアルタイムでのエラー訂正を行うアプローチも考えられます。これにより、PGRANDの適用範囲が広がり、さまざまな量子通信シナリオにおいてより高い効率を実現できるでしょう。