SPEを有効活用する手段として、自己組織化Mapをリアルタイムに用いるアプリケーションが考えられます。自己組織化Mapは学習後期になると、自己組織化を行うときに、近傍の系以外のデータに対するアクセスが限られ、重みつけした結果の計算も細分化することが可能であり、SPEを用いた計算との親和性がかなり高いと思います。また、無理に細分化しなくても、複数のデータを並列に処理するだけでも十分におもしろいことが可能かもしれません。
自己組織化マップハードウェアとその応用
http://www.brain.kyutech.ac.jp/~yamakawa/research/tamukoh/tamukoh.htm
上のURLは実際、自己組織化Map用のハードウエアを用いた結果で、
提案アルゴリズムとハードウェアアーキテクチャをFPGA（Xilinx社 VirtexII，xc2v6000-6）を用いて実現しました．その結果，PC（Pentium 4 1.7GHz）に比べて，約400倍の演算性能を示しました．また，動画像処理に適用した結果，PCの約40倍の処理速度を示し，SOMのリアルタイムアプリケーションという，新しい領域への応用可能性を示しました．
と述べていますが、Pen4の400倍程度の能力（Pentium4は科学計算能力が低い、これがAthlon XPの結果なら無理）なら、最適化をきちんと行えばCellで達成可能かと思います。時間があれば実際に実証してみたいのですが、それは修論おわってからかなー。
とりあえず、俺の考えるリアルタイムSOMアプリケーションとしては、
- 取り組んだカメラ画像の処理、認識。これで任天堂のレボリューションのコントローラー以上のことができたら面白い。
- 画像の拡大、縮小処理をすべて自己組織化Mapに任せてしまう。
- キャラクターの操作傾向や視点の傾向を学習させ、好きなプレイスタイルを提供。
- 音ゲー？（これはまだよくわからない）
みたいなことは思い付きますが、たぶん、真剣に考えればもっとおもしろいアイディアがあるのではないかと思うので、だれか思い付いたら教えてください。
補足:自己組織化Mapをうまく説明しているサイトは少ないのですが、以下のサイトなどはある程度やくに立つかと思います。
http://forest.kuee.kyoto-u.ac.jp/~khosaka/rs1012fig_t/
また、たぶん以下の本を読むのが一番手っ取り早いと思いますが、改訂版は僕も読んだことがありません。高いから、今度、図書館から借りてよもっと。
http://www.springer-tokyo.co.jp/content/isbn4-431-71154-6.html