يُضيء النجم، وعندما يمر شعاعه عبر موشور، يتناثر إلى شريط ملون — التحليل الطيفي. الخطوط الداكنة والمضيئة على هذا الشريط تحكي عن درجة حرارة النجم وتركيبه وحركته. سابقاً، للحصول على هذه الصورة على الحاسوب، كان يتطلب الأمر ساعات لحل معادلات معقدة لانتقال الضوء. كان الأمر أشبه برسم لوحة زيتية — يستغرق وقتاً لكن بدقة عالية. لكن في المسوحات السماوية القادمة، يُتوقع بيانات عن ملايين النجوم، والطريقة القديمة لا تستطيع المجاراة.

طبّق فريق من علماء الفلك التعلم الآلي: أخذوا المحاكاة العددية جاهزة — ألبوم واسع من العينات. في كلٍ منها حُددت خمسة أرقام أساسية: درجة الحرارة، والجاذبية السطحية، ونسبة هيليوم، وعنصرين مهمين (الكربون والنيتروجين). تعلمت الشبكة العصبية من هذه الأرقام تخمين الشكل الدقيق للخطوط الطيفية الضيقة. ساعة تدريب على بطاقة الرسوميات — وهي تحفظ جميع الخطوط الرئيسية الـ 140. الآن تُنتج صورة نجم واحدة في جزء من المللي ثانية.

ازدادت السرعة بمقدار 360 000 مرة. هذا أتاح استخدام طرق لم تكن ممكنة من قبل — مثلاً، التدقيق السريع في آلاف النجوم الافتراضية لاختيار أفضل البارامترات. تأثير دوبلر الناتج عن دوران النجم يساعد أيضاً: يطمس الخطوط قليلاً وبالتالي يخفف الضوضاء، مخفضاً الخطأ إلى النصف. خط الهيدروجين Hα من سلسلة بالمر، التي اكتشفها Johann Jakob Balmer، وآثار الاندماج النووي (دورة CNO، التي وصفها Hans Bethe) يُعاد إنتاجها بدقة أفضل من 0,1%. الشبكة العصبية لا تحتاج حتى إلى الخوض في فيزياء التفاعلات — إنها تحفظ النمط فحسب.

الرسم الأولي السريع بالفحم لا يحل محل اللوحة المكتملة عندما تكون التفاصيل القصوى مطلوبة. لكن للدراسة الواسعة لـ تطور النجوم والمعدنية (محتوى العناصر الثقيلة) فيها، الأهم هو رؤية آلاف الصور دفعة واحدة. SpecFANN تجعل هذا ممكناً — غابة النجوم تظهر في أيام معدودة.