뉴럴 네트워크라고도 불리는 신경망은 플러드 필링 네트워크로 구성된다. 이것은 최적화와 확장을 가능케 만드는 경로가 있는 콘볼루션 신경망을 사용한다. 연구진은 신경망을 사용해 오류 없이 1.1mm 길이의 신경 돌기를 얻을 수 있다.
신경망이 처리한 데이터는 막스 플랑크 연구소가 운영하는 일련의 블록-면 전자 현미경으로 수집됐다. 이 방법을 사용하면 두뇌의 한 조각을 보여주는 2D 이미지 수천 개를 하나의 3D 이미지로 만들 수 있다.
전체 데이터 세트의 크기는 1mm 큐브 크기인데, 신경 과학자들이 이 모든 이미지를 보고 뉴런 조각을 식별하고 3D 모델을 만들기 위해 각 조각을 지정하려면 10만 시간 혹은 11년 이상의 시간이 걸릴 것이다. 하지만 구글 신경망이 이 작업을 완료하는 데는 오직 7일이 걸렸다. 그 뿐만 아니라 이 방법은 예전에 사용하던 방법보다 10배 더 정확하다. 모든 뉴런을 동시에 추적하는 대신 한 번에 하나의 뉴런을 추적하기 때문이다.
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