Die k-Means Gruppierung der Keiltypen hat gegenwärtig eine Fehlerrate von 10%. Wir planen die Fehlerrate zu reduzieren indem wir die Parameter der PCA Dimensionreduktion automatisiert lernen und optimieren. Das Bilden der geometrischen Schnittmenge ist ein zeitaufwändiger Prozess. Wir arbeiten an einer Methode diesen Algorithmus zu beschleunigen indem wir Keilkonfigurationen aus dem Wörterbuch entfernen, die nicht zur Suche beitragen. Weitere mögliche Anwendungsbereiche für unser Verfahren sind Chinesische Zeichen, Heraldik, Maya Schriftzeichen und die kodikologische Untersuchung der Anordnung von Textpassagen eines Keilschrifttextes.