Dirbtiniai neuroniniai tinklai yra galingi algoritmai, naudojami dirbtiniame intelekte. Juos gali būti sunku interpretuoti dėl sudėtingos struktūros. Tačiau mokslininkai sukūrė naujo tipo neuroninį tinklą, kuris yra labiau interpretuojamas ir tikslesnis, net kai jis yra mažesnis. Šie tinklai, vadinami Kolmogorovo-Arnoldo tinklais (KAN), išmoksta visišką neuronų sujungimų pobūdį, o ne tik sujungimo stiprumą.

Tai leidžia didesnį lankstumą ir mažiau išmoktų parametrų. Mokslininkai išbandė KAN kai kuriuose moksliniuose užduotyse ir nustatė, kad jie pranoksta tradicinius tinklus. Jie taip pat atrado, kad gali vizualiai atvaizduoti ir modifikuoti KAN, kad supaprastintų jų funkcijas. Daugelis mokslininkų yra sužavėti KAN potencialu įvairiose srityse, įskaitant kompiuterinę viziją ir natūralios kalbos apdorojimą.