El programa Sketch-a-Net desarrollado en la Universidad Queen Mary de Londres pudo interpretar correctamente la imagen con la imagen de un pájaro en el 74,9% de los casos, habiendo afrontado esta tarea mejor que las personas experimentales (73,1%).
El trabajo, anunciado en la 26a Conferencia Británica sobre Visión Artificial (septiembre de 2015, Swansea), también mostró que Sketch-a-Net hizo frente al reconocimiento detallado de patrones mejor que los humanos. Por ejemplo, distinguió con éxito entre una gaviota, un ave voladora, un pájaro de pie y una paloma en el 42.5% de los casos, mientras que las personas lograron una precisión de solo el 24.8%.
Sketch-a-Net se basa en una "red neuronal profunda" que imita el funcionamiento del cerebro humano. Al reconocerlo, incluso tiene en cuenta el orden de dibujo de las líneas que componen el dibujo.
Esta tecnología puede encontrar aplicación en un desarrollo más rápido del lenguaje de señas cuando se trabaja con una computadora. O una búsqueda de imágenes más precisa.