Была разработана нейронная сеть для нахождения ориентации нитевидных молекулярных облаков в межзвездном пространстве, тренировка нейронной сети была осуществлена с использованием больших данных. Данный подход является новаторским, так как впервые в мире был применен метод машинного обучения для проблем изучения морфологических структур в данных о межзвездном пространстве. Был разработан метод удаления излучения переднего плана из поляриметрических данных, что также было сделано впервые в мире. Оба метода являются новаторскими и вносят значительный вклад в развитие науки в мире.Была разработана нейронная сеть для нахождения ориентации нитевидных молекулярных облаков в межзвездном пространстве, тренировка нейронной сети была осуществлена с использованием больших данных. Данный подход является новаторским, так как впервые в мире был применен метод машинного обучения для проблем изучения морфологических структур в данных о межзвездном пространстве. Был разработан метод удаления излучения переднего плана из поляриметрических данных, что также было сделано впервые в мире. Оба метода являются новаторскими и вносят значительный вклад в развитие науки в мире.