Heteroscedastic Gaussian Processes (HGP) の理論的分析をさらに発展させるためには、以下のような新しい仮定や拡張が考えられます。まず、異なるタイプのノイズを扱うために、ノイズの分布を単純なガウス分布からより一般的な分布（例えば、t分布やロバストな分布）に拡張することが考えられます。これにより、外れ値や異常値に対する耐性が向上し、実際のデータに対する適合性が高まるでしょう。
次に、HGPのカーネル関数において、空間的な依存性や時間的な変化を考慮するために、時変カーネルや空間的に変化するカーネルを導入することが有効です。これにより、動的なシステムや非定常な環境におけるモデルの精度が向上します。
さらに、HGPの適用範囲を広げるために、マルチモーダルデータや複数の出力を同時に扱うマルチタスク学習の枠組みを導入することも考えられます。これにより、異なるタスク間の相関を利用して、より効率的な学習が可能となります。