Очевидными направлениями приложения методик анализа “больших данных” являются задачи классификации и семантической сегментации изображений, акустических сигналов и временных рядов от других сенсоров в режиме реального времени. Гораздо менее очевидными, но весьма перспективными направлениями являются задачи, связанные с выбором оптимальных моделей т.н. “сознания роботов” (англ. artificial consciousness, cognitive robotics). В техническом смысле, последнее означает способ всеохватывающего автоматического контроля состояния аппаратно-программной системы, который, с одной стороны, допускает широкий динамический диапазон сигналов сенсоров и, с другой стороны, позволяет детектировать и оценивать внештатные ситуации, тем самым повышая адаптивность системы к изменениям внешних условий. Метрические методы анализа данных предоставляют исследователю нетривиальные подходы к решению описанных задач.