アスベスト分析で直近の分光法では、より高感度で正確な測定が可能となり微量のアミアントスを検出することが出来ます。これに、より鉱石素材の微細な繊維を見落とすことなくより確実な評価結果を得ることが、できます。アスベスト分析で人工知能（AI）や機械学習も石綿研究に用立てされています。AIは、大量のデータを審査しパターンや異常を検出することが出来ます。

これで鉱石の特定や研究結果の解釈を、フォローすることができます。アスベスト分析で機械学習は過去の評価記録を、学習しより正確な予測や判断を行うことが出来ます。これにより有害物質研究の効率性と、信頼性が向上し専門家のタスクを補完する役割を果たします。現行のアプリケーションや装置の進歩に、より耐熱素材審査の効率性と正確性が向上するのです。

モバイルツールや記録保存ベースのプラットフォームも石綿研究の管理と、データ共有を支援していると、言えるでしょう。これにより評価ディーラーや関係者は現場でリアルタイムに、記録を入力し簡単にアクセスできるようになります。クラウド上の記録共有はステークホルダー間の意思疎通と、協力を強化し迅速な意思決定を可能にします。自動化テクノロジーも査に、取り入れられています。

自動サンプリング装置やロボットアームを適用すること、でより効率的で一貫性のある研究が可能となります。これにより人的ミスや実行時間の削減が、実現し審査の負担を軽減します。アミアントス研究の最近機能と技術の進歩に、よりより効率的で正確な評価が実現されていると言えます。