ニューラルネットワークアーキテクチャのアップグレード版であるKAN2.0は、AIと古典物理学の融合を深めることを目指しています。研究者はモデルをカスタマイズし、専門知識を統合して、ラグランジアンなどの物理システムの重要な概念を発見するために使用できます。新しいフレームワークは、MultKAN、kanpiler、木変換器という3つの機能により、モデル表現、実用性、解釈性を強化し、AIと科学の互換性の問題を解決します。KAN2.0は、特徴の識別、モジュール構造の解明、記号式発見において優れたパフォーマンスを発揮し、特に化学など、記号方程式で表現するのが困難な分野に適しています。