THEA-Code 的架構和方法論具有高度的靈活性，除了 IDS 信道外，還可以應用於其他類型的信道或編碼問題，包括：
AWGN 信道：由於 THEA-Code 基於自動編碼器的結構，可以輕鬆地調整以適應加性高斯白噪聲（AWGN）信道。透過適當的損失函數和模型設計，THEA-Code 可以用於處理 AWGN 信道中的錯誤。
多路徑信道：在多路徑傳輸環境中，THEA-Code 可以通過模擬多條信道的特性來進行編碼和解碼，這對於無線通信系統特別重要。
量子信道：隨著量子計算的發展，THEA-Code 的可微分特性可以用於量子錯誤更正碼的設計，這將有助於在量子通信中實現更高效的編碼策略。
圖像和視頻編碼：THEA-Code 的深度學習基礎使其能夠應用於圖像和視頻編碼問題，特別是在需要高效壓縮和錯誤更正的情況下。
生物信息學：在生物信息學中，THEA-Code 可以用於處理基因序列的編碼和錯誤更正，這對於基因數據的存儲和分析至關重要。