Program Sketch-a-Net yang dikembangkan di Queen Mary's University of London mampu menafsirkan gambar dengan benar dengan gambar seekor burung di 74,9% kasus, setelah mengatasi tugas ini dengan lebih baik daripada orang-orang eksperimental (73,1%).
Karya itu, yang diumumkan pada Konferensi Inggris ke-26 tentang Visi Mesin (September 2015, Swansea), juga menunjukkan bahwa Sketch-a-Net mengatasi pengenalan pola terinci lebih baik daripada manusia. Sebagai contoh, ia berhasil membedakan antara burung camar, burung terbang, burung berdiri, dan merpati di 42,5% kasus, sementara orang-orang mencapai akurasi hanya 24,8%.
Sketch-a-Net didasarkan pada "jaringan saraf yang dalam" yang meniru fungsi otak manusia. Ketika mengenalinya, itu bahkan memperhitungkan urutan gambar dari garis-garis yang membentuk gambar.
Teknologi ini dapat menemukan aplikasi dalam pengembangan bahasa isyarat yang lebih cepat ketika bekerja dengan komputer. Atau pencarian gambar yang lebih akurat.