Exploring KANs: Theory and Applications for Binary Classification

Resumen

La falta de transparencia y claridad en la toma de decisiones de la inteligencia artificial plantea retos de ética y confianza. Este artículo presenta KAN, una clase de redes desarrollada recientemente por Ziming Liu y otros investigadores, basada en el teorema de representación de Kolmogórov-Arnold, diseñada para mejorar el rendimiento y la interpretabilidad de los algoritmos clásicos de IA. El artículo explica KAN de forma comprensible, con ejemplos, y aborda el problema de la clasificación binaria.

Los resultados muestran que KAN es competitivo frente a otros algoritmos de clasificación, con la ventaja de ser altamente interpretable. Además, en los conjuntos de datos estudiados, KAN superó al MLP en la clasificación de Friedman. Asimismo, se observó que su rendimiento es, estadísticamente, similar al de los algoritmos de clasificación más avanzados. Por lo tanto, KAN es una alternativa clara cuando se requiere alto rendimiento e interpretabilidad sin necesidad de recurrir a pruebas post hoc.

Pertinencia en movilidad inteligente

• Toma de decisiones transparentes en sistemas críticos: En movilidad inteligente, los algoritmos de IA determinan rutas, gestionan tráfico, priorizan vehículos de emergencia y controlan sistemas de conducción autónoma. La interpretabilidad de KAN permite comprender por qué el sistema toma cada decisión, mejorando la confianza de usuarios y autoridades.

• Seguridad y responsabilidad legal: En incidentes con vehículos autónomos o gestión de tráfico, contar con modelos interpretables facilita auditorías rápidas y asignación de responsabilidades, reduciendo riesgos legales y reputacionales.

• Optimización de clasificación en tiempo real: KAN puede aplicarse para clasificar situaciones de tráfico, identificar patrones de congestión o priorizar intervenciones en base a datos de sensores, cámaras y comunicaciones V2X, manteniendo alto rendimiento y explicabilidad.

• Integración ética de IA: La claridad en las decisiones de IA es esencial para cumplir con normativas emergentes (como la regulación de IA de la UE) y garantizar que los sistemas de movilidad inteligente operen de forma justa, segura y alineada con principios éticos.