本研究で提案した機械学習モデルは、他の流体工学分野の問題にも応用可能です。特に、流体の流れ場の予測や最適化が求められる様々な状況において、モデルの汎用性が発揮されるでしょう。例えば、航空機の翼形状最適化や、風力タービンのブレード設計、さらには自動車の空力特性の改善など、流体力学的な解析が重要な役割を果たす分野において、同様のアプローチが有効です。機械学習モデルは、複雑な流体の挙動を迅速に予測し、最適化する能力を持っているため、これらの分野での性能向上に寄与することが期待されます。また、異なる流体特性や境界条件に対しても、モデルのトレーニングを行うことで適応可能であり、幅広い応用が見込まれます。