FedAC의 기술적 혁신은 향후 다른 연합 학습 문제에 다양하게 적용될 수 있습니다. 첫째, 다른 분야나 응용 프로그램에 적용하여 데이터의 이질성 문제를 해결하고 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 둘째, 클러스터링 및 모델 유사성 측정 방법을 다른 연합 학습 시나리오에 적용하여 효율적인 클라이언트 그룹화 및 모델 유사성 평가를 수행할 수 있습니다. 또한, 클러스터링의 자동 조정 및 최적 클러스터 수 결정 방법은 다른 연합 학습 문제에서도 유용하게 활용될 수 있습니다. 이러한 기술적 혁신은 연합 학습의 다양한 측면에서 적용 가능하며, 향후 연합 학습 연구 및 응용에 중요한 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.