다른 기계 학습 기법을 활용하여 우라늄 추출-세정 작업의 최적화 문제를 해결하는 것은 여러 장단점이 있습니다. 다른 기계 학습 기법 중 하나인 신경망을 사용하면 복잡한 비선형 시스템의 모델링과 제어에 유용한 특징을 갖고 있습니다. 신경망은 시간에 따른 동적인 시스템의 모델링에 적합하며, 데이터 기반의 접근 방식을 통해 시스템의 복잡성을 다룰 수 있습니다. 또한, 다른 기계 학습 기법을 활용하면 ANN만큼 복잡한 모델을 구축하지 않고도 시스템의 동적 특성을 잘 파악할 수 있습니다. 그러나 다른 기계 학습 기법을 적용할 때는 데이터 요구량, 모델의 해석 가능성, 계산 비용 등을 고려해야 합니다. 또한, 다른 기계 학습 기법을 ANN과 통합하여 최적의 제어 전략을 개발하는 것도 고려할 수 있습니다.