Чтобы определить ключевой энергетический порог в модели, учёные использовали два подхода: первый анализировал реальные данные о распределении энергии излучения, а второй создавал синтезированные данные на основе каталога Fermi. Оба метода показали одинаковую точность, подтвердив, что их можно применять взаимозаменяемо, если данные надёжны.

Сравнение алгоритмов машинного обучения выявило преимущество методов SVR с линейным и радиально-базисным ядрами — их точность превзошла OLS-регрессию. Однако метод случайного леса (RFR), несмотря на хорошие результаты на тренировочных данных, оказался менее эффективным при работе с тестовыми выборками из-за сложности обработки выбросов.

Исследование также показало, что 7% пульсаров из каталога 3PC не предоставили достаточных данных для применения ФПС. Полученные оценки светимости и пространственного распределения радиомолчащих объектов согласуются с известными закономерностями для пульсаров, что подтверждает надёжность метода.

Разработанный подход открывает возможности для уточнения моделей излучения пульсаров, создания детальных карт их распределения в Галактике и улучшения методов обнаружения гравитационных волн. Для дальнейшего прогресса учёным требуется увеличить объём данных, повысить точность определения спектральных обрезаний и учесть факторы вроде коэффициента направленности излучения.