萨马拉大学的声明指出：“俄罗斯萨马拉科罗廖夫院士国家研究型大学的科学家开发并测试了一种高速神经网络，它能够实时分析传入的视频流，并几乎能立即识别和找到视频流中的指定物体和图像。除了分析传统摄像机拍摄的图像外，该研发成果还能快速……分析借助高光谱仪获得的数据。高光谱仪是一种多通道实时光谱成像设备，能够探测常规观测手段看不见的物体。”
光神经网络是在模拟光子计算系统的基础上创建的，该系统有许多优点：完全不受电磁干扰、功耗低、可并行处理数据。萨马拉大学控制论技术教研室教授罗曼•斯基达诺夫表示，科学家们利用标准实验室的光学和机械部件、各种调制器和摄像机制作了一个演示样本。
斯基达诺夫指出：“在演示样本的首次实验中，识别可靠性达到了93.75%。2024年，我们计划在一个与小型计算机系统单元大小相当的紧凑外壳中收集和测试该系统的实验样本。通过选择改进的组件，将提高实验样品的识别精度和可靠性。”
通过无人机或空间卫星对地球进行高光谱成像或高光谱遥感，可以有效地发现温室气体，对难以到达的地区进行地质勘探，并能更准确地监测森林火灾。