CTSAEは、グリッチのクラスタリングにおいて優れた性能を発揮しており、主要チャンネルだけでなく補助チャンネルのデータを活用することでさらなる性能向上の可能性があります。補助チャンネルのデータをCTSAEに組み込むことで、異なるチャンネル間の相互関係やパターンをより包括的に捉えることができます。これにより、より複雑なデータセットに対応し、グリッチのクラスタリング精度を向上させることが期待されます。CTSAEの柔軟性と効率性を考えると、補助チャンネルデータの統合は、未知のグリッチクラスの特定や新たなパターンの検出において有益であると言えます。