是的，該模型可以應用於預測其他高階張量性質，如極化率、多極矩和彈性模量。以下是幾個關鍵點：
高階張量性質的相似性：介電張量、極化率和彈性模量等高階張量性質在物理上都涉及材料的微觀結構和原子間相互作用，因此可以利用相似的數據驅動方法進行預測。
模型架構的靈活性：該模型的設計基於等變性圖神經網絡（EGNN），這使得它能夠處理不同類型的張量性質。通過調整模型的輸入和輸出層，可以輕鬆地將其應用於其他高階張量性質的預測。
共享特徵學習：模型可以通過共享特徵學習來捕捉不同高階張量性質之間的關聯性，這樣可以提高預測的準確性和效率。
擴展訓練數據集：通過擴展訓練數據集，包含更多的高階張量性質的樣本，可以進一步提高模型在這些性質上的預測能力。