Geometric Weisfeiler-Leman（GWL）フレームワークから得られる理解は将来の幾何グラフニューラルネットワーク開発に深い影響を及ぼす可能性があります。まず第一に、「完全」隣接情報集約や着色関数条件下では実際的では難しい強力な構築済み模型作成方法や条件付け方針等新たな技術革新・探求領域等多岐亜分野展開先行示唆されています。
また、「普遍近似能力」と「差別化」観点間相互補完性考察も進む事で今後更高次元課題寄与期待出来そうです。