Методы машинного обучения все чаще применяются к астрономическим обзорам, предоставляя мощные инструменты для обнаружения и изучения скоплений галактик. Мы анализируем каталог скоплений галактик \textsc{ComPACT}, созданный с помощью сверточной нейронной сети на основе общедоступных объединённых карт ACT+Planck. Из 2 962 кандидатов, отобранных по эффекту Сюняева–Зельдовича (СЗ), около 61% подтверждены с помощью оценок фотометрических красных смещений, полученных из данных DESI LIS и литературных источников. Красные смещения охватывают диапазон $0.007 < z < 1.7$, включая около 150 новых измерений. Массы рассчитаны для 55% выборки, используя масштабные соотношения по эффекту СЗ, применённые к картам $y$-параметра ACT+Planck и Planck; массы лежат в диапазоне $M_{500c} = (0.25$–$13.1) \times 10^{14} ~M_\odot$, включая 116 новых измерений. В каталоге выделено четыре новых массивных ($M(z = 0) > 2.5 \times 10^{15}~M_\odot$) скопления на $z > 1$, что увеличивает известную популяцию таких систем примерно на 10%.