Оценивание кривизны по набору дискретных точек, описывающих кривую, имеет существенное прикладное значение. В докладе проведено исследование нейросетевого алгоритма, функционирующего в контролируемых условиях (использован синтетический датасет). Эксперименты показали, что данный подход обеспечивает точные и надежные оценки кривизны кривой даже в случае существенного зашумления входных данных. Полученные результаты являются базисными для проведения дальнейших исследований по данной тематике.