GLoMaモジュールの設計原理は、局所的およびグローバルな特徴を効果的に統合することにあります。この原理を拡張することで、より一般的な多重スケールモデリングアプローチを開発することは十分に可能です。具体的には、GLoMaのアーキテクチャを他のドメインに適用することで、異なるスケールの情報を統合する新しいモデルを構築できます。
例えば、画像処理や音声認識の分野においても、局所的な特徴（エッジや音のピッチ）とグローバルな特徴（全体の構造や文脈）を同時に捉える必要があります。GLoMaのアプローチをこれらの分野に適用することで、マルチスケールの情報を効果的に統合し、より高精度な予測を実現することができるでしょう。
さらに、GLoMaの設計原理を基にした新しいモジュールを開発することで、異なるタスクに特化したアーキテクチャを構築し、特定のドメインにおけるパフォーマンスを向上させることが期待されます。これにより、GLoMaの柔軟性と適応性を活かした多様なアプローチが可能になります。