KANは、超分光画像の高解像度化以外にも多くの興味深い問題に応用可能です。例えば、音声信号処理において、KANを用いた音声の高品質化やノイズ除去が考えられます。音声信号の非線形特性を捉える能力を活かし、従来の手法よりも高精度な音声処理が実現できるでしょう。
また、自然言語処理（NLP）においても、KANの特性を活かした文脈理解や意味解析が期待されます。特に、文の構造や意味の複雑さを捉えるために、KANを用いた新しいモデルが開発される可能性があります。さらに、生成モデルにおいても、KANを活用することで、よりリアルで多様なデータ生成が可能になるでしょう。
このように、KANは多様な分野での応用が期待されており、今後の研究によって新たな可能性が広がることが予想されます。