Umelé neurónové siete sú výkonné algoritmy používané v umelej inteligencii. Môžu byť ťažko interpretovateľné kvôli ich zložitej štruktúre. Avšak, výskumníci vyvinuli nový typ neurónovej siete, ktorý je viac interpretovateľný a presný, aj keď je menší. Tieto siete, nazývané Kolmogorov-Arnoldove siete (KANs), sa učia celkovú povahu spojení medzi neurónmi namiesto len sily spojenia.

To umožňuje väčšiu flexibilitu a menej naučených parametrov. Výskumníci testovali KANy na niektorých vedeckých úlohách a zistili, že prekonali tradičné siete. Tiež objavili, že môžu vizuálne mapovať a upravovať KANy na zjednodušenie ich funkcií. Mnoho výskumníkov je nadšených potenciálom KANov v rôznych oblastiach, vrátane počítačového videnia a spracovania prirodzeného jazyka.