RFedAGS不僅可以應用於機器學習，還可以擴展到其他領域的優化問題，例如數據挖掘、信號處理和優化控制。在數據挖掘中，RFedAGS可以用於處理分散在多個數據源上的數據，通過聯邦學習的方式進行模型訓練，從而保護數據隱私。在信號處理中，RFedAGS可以用於多個傳感器的數據融合，通過在Riemannian流形上進行優化來提高信號的準確性和穩定性。在優化控制中，RFedAGS可以用於多個控制器的協同工作，通過在Riemannian流形上進行優化來實現更高效的控制策略。這些應用展示了RFedAGS在多種領域的潛力，特別是在需要考慮幾何結構的優化問題中。