O programa Sketch-a-Net desenvolvido na Universidade de Queen Mary em Londres conseguiu interpretar corretamente a imagem com a imagem de um pássaro em 74,9% dos casos, tendo lidado com essa tarefa melhor do que as pessoas experimentais (73,1%).
O trabalho, anunciado na 26a Conferência Britânica em Visão de Máquina (setembro de 2015, Swansea), também mostrou que o Sketch-a-Net lidava com o reconhecimento detalhado de padrões melhor do que os humanos. Por exemplo, ela distinguiu com sucesso uma gaivota, um pássaro voador, um pássaro em pé e um pombo em 42,5% dos casos, enquanto as pessoas atingiram uma precisão de apenas 24,8%.
O Sketch-a-Net é baseado em uma "rede neural profunda" que imita o funcionamento do cérebro humano. Ao reconhecê-lo, leva em consideração a ordem do desenho das linhas que compõem o desenho.
Essa tecnologia pode ser aplicada em um desenvolvimento mais rápido da linguagem de sinais ao trabalhar com um computador. Ou uma pesquisa de imagem mais precisa.