Depois, durante o funcionamento, as distâncias entre os clusters dos dados de entrada processados são comparadas com os dados previamente estudados (centros de cluster) utilizando o chip neuromórfico NM500. Se o vetor numérico composto pelas características do cluster atual que caracteriza o modo de funcionamento do equipamento não coincidir com os vetores anteriormente aprendidos compilados de acordo com o mesmo princípio, é feita uma conclusão sobre a presença de um novo modo de funcionamento, anteriormente desconhecido, do equipamento. Assim, o sistema é capaz de detetar novos dados anómalos, anteriormente desconhecidos. Neste caso, supõe-se que as categorias (clusters) descobertas e aprendidas na “fase de aprendizagem” são categorias que podem ser atribuídas ao estado “condicionalmente bom” do equipamento. Na fase de reconhecimento, o cluster emergente pertence à categoria de novo e desconhecido, que é comunicada ao pessoal de manutenção, que deve responder adequadamente.
