多忠誠度貝葉斯優化（MFBO）在其他科學領域，如材料科學和生物學，確實有潛力取得同樣的成功。以下是幾個關鍵因素，說明MFBO在這些領域的應用潛力：
高維度和複雜性：材料科學和生物學中的問題通常涉及高維度的參數空間，這與化學問題相似。MFBO能夠有效地處理這些高維數據，並通過整合低忠誠度數據來加速優化過程。
數據的多樣性：在材料科學中，研究者經常需要考慮不同材料的結構、組成和性能等多種因素。MFBO的多忠誠度特性使其能夠整合來自不同實驗和計算方法的數據，從而提高優化的效率和準確性。
成本效益：在生物學研究中，實驗成本通常很高，尤其是在藥物發現和基因編輯等領域。MFBO能夠利用低成本的計算數據來輔助高成本的實驗，從而降低整體研究成本並提高效率。
成功案例：已有研究表明，MFBO在材料科學中用於加速新材料的發現和優化方面取得了成功。例如，MFBO被用於設計新型電池材料和催化劑。在生物學領域，MFBO也被應用於藥物發現和基因編輯的優化。
總之，MFBO在材料科學和生物學等其他科學領域的應用潛力巨大，並且有望在這些領域中取得與化學發現相似的成功。隨著計算能力的提升和數據獲取技術的進步，MFBO的應用範圍將會進一步擴大。