POMONAG的框架確實可以應用於其他領域的神經網絡架構搜索，如自然語言處理（NLP）和語音識別。這是因為POMONAG的核心思想是通過多目標優化來生成高效的神經網絡架構，而這一理念在不同的應用領域中都是適用的。
在NLP領域，POMONAG可以用來生成針對特定任務（如文本分類、情感分析或機器翻譯）的架構。需要調整的部分包括Meta-Dataset的構建，應該包含各種文本數據集及其對應的模型性能指標。此外，性能預測器也需要針對NLP任務進行優化，以預測如模型的語言理解能力、參數數量和推理速度等指標。
在語音識別領域，POMONAG同樣可以通過類似的方式進行調整。需要建立針對語音數據集的Meta-Dataset，並設計性能預測器來評估語音識別模型的準確性和效率。這樣的擴展不僅能夠提高POMONAG的適用性，還能促進不同領域的神經網絡架構搜索的發展，實現更高效的模型生成和優化。