ROCAS的根本原因分析技術可以透過調整其架構和方法論，應用於其他複雜的網路-物理系統（CPS），如無人機和工業機器人。首先，ROCAS的核心理念是進行網路-物理共變異（cyber-physical co-mutation），這一方法可以被擴展到無人機和工業機器人的事故分析中。這些系統同樣面臨著複雜的物理環境和深度學習模型的挑戰，因此可以借鑒ROCAS的物理變異和網路變異技術。
具體而言，無人機的根本原因分析可以利用ROCAS的物理變異來識別觸發事故的環境因素，例如風速、障礙物位置等，並通過網路變異來調整無人機的控制參數，以找出導致事故的配置錯誤。同樣，工業機器人也可以利用ROCAS的差異分析算法來識別在生產過程中可能導致故障的模組，從而提高其安全性和可靠性。
此外，ROCAS的通用性使其能夠適應不同的系統架構，只需根據特定系統的需求進行相應的調整和擴展，這樣就能夠有效地應用於各種複雜的網路-物理系統中。