Краткое содержание

arXiv:2511.13798v1 Тип объявления: новый Аннотация: Микробные топливные элементы (МТЭ) представляют собой перспективный путь для устойчивого производства энергии путем преобразования органического вещества в электричество посредством микробных процессов. Ключевым фактором, влияющим на производительность МТЭ, является структура анода, где конструкция и свойства материала играют решающую роль. Существующие прогностические модели испытывают трудности с учетом сложных геометрических зависимостей, необходимых для оптимизации этих структур. Для решения этой проблемы мы предлагаем KANGURA: обучение с вниманием к геометрии на основе сети Колмогорова-Арнольда с унифицированным представлением. KANGURA вводит новый подход к трехмерному машинному обучению. Он формулирует прогнозирование как задачу разложения функции, при этом основанное на сети Колмогорова-Арнольда (KAN) обучение представления восстанавливает геометрические взаимосвязи без использования обычной многослойной нейронной сети прямого распространения (MLP). Чтобы уточнить пространственное понимание, обучение разделению представлений по геометрии отделяет структу