Главная особенность разработки — в том, что при рекордно малом размере, всего 552 обучаемых параметра и менее 2,5 килобайта памяти, модель превосходит по точности все проверенные аналоги, включая глубокие нейронные сети и ансамбли градиентного бустинга.

Скорость принятия решений на промышленном микроконтроллере составляет менее 12 микросекунд — показатель, недостижимый для классических подходов машинного обучения, применяемых в авиационной метеорологии.