UNSURE方法的靈活性使其有潛力應用於其他類型的逆問題，包括聲音信號處理和自然語言處理。以下是幾個應用的可能性：
聲音信號處理：在聲音信號處理中，噪聲通常是不可避免的，且其特性可能隨時間變化。UNSURE方法可以通過對聲音信號的重建來應對這些挑戰，特別是在未知噪聲水平的情況下。可以將UNSURE的框架應用於音頻去噪，通過最小化重建誤差來提高音質。
自然語言處理：在自然語言處理中，逆問題的形式可能涉及文本生成或語言翻譯等任務。UNSURE方法可以用於處理不確定性，例如在生成模型中，當訓練數據存在噪聲或不完整時，通過引入對預期散度的約束來提高生成文本的質量。
跨領域的適應性：UNSURE方法的核心思想是對模型的預期行為進行約束，這一點在不同的逆問題中都是適用的。通過適當的修改和調整，UNSURE可以被設計成適應不同的數據特性和噪聲模型。
因此，UNSURE方法不僅限於圖像重建，還可以擴展到聲音信號處理和自然語言處理等其他領域，從而提升這些領域中的模型性能。