工业和日常生活中使用的大多数碳氢化合物都是从轻油中提取出来的。然而，近年来随着轻油储量走向枯竭，寻找重油加工方法的问题变得日益严峻。新西伯利亚国立大学“机器学习和大数据分析”教育科研中心研发出了一个用于扫描和分析显微成像的纳米粒子Telegram对话机器人（自动程序），俄罗斯科学院西伯利亚分院Г. К.博列斯科夫催化研究所的研究团队正在运用这一技术制造一种能将重油转化为轻油的催化剂。
新型纳米粒子显微成像分析服务与网络版粒子神经网络（ParticlesNN）的不同之处在于，它允许用户将所需物体的图片上传到图像数据库独立训练神经网络。在这种情况下，不必像传统的图片分析方法那样在源图像上标记成百上千个粒子：只需指定一小图片剪裁（用于训练神经网络的图像的一部分）并在其中标记出研究人员想要的对象轮廓即可。
在材料科学、医学、半导体研究和催化领域中使用对话机器人，一方面可以快速获得高质量的粒子统计数据（尺寸、配置密度、表面积等），另一方面，通过缩短每种材料的加工时间来提高研究人员的工作效率。
