KAN2.0, uma versão aprimorada da arquitetura de rede neural, visa aprofundar a integração entre IA e física clássica. Os pesquisadores podem personalizar modelos, integrando conhecimento especializado, para descobrir conceitos-chave de sistemas físicos, como a Lagrangiana. A nova estrutura aprimora a expressão do modelo, a praticidade e a interpretabilidade por meio de três funções principais: MultKAN, kanpiler e Transformador de Árvores, resolvendo problemas de compatibilidade entre IA e ciência. O KAN2.0 apresenta excelente desempenho na identificação de características, na revelação de estruturas modulares e na descoberta de fórmulas simbólicas, especialmente adequado para áreas difíceis de representar por meio de equações simbólicas, como a química.