LearningGripper na apstraktan način nalikuje ljudskoj ruci. Čak i njegove radnje operacije puno toga sa njegovim modelom iz prirode: robotska hvataljka sa četiri prsta samostalno uči pomoću procesa mašinskog učenja da bi okrenula podignutu loptu u bilo kom smeru.
Za izvođenje ove složene radnje unapred su definisane samo elementarne operacije i mogući položaji prstiju, kao i funkcija povratne informacije okoline. Zadato mu je samo ono što mora biti u stanju da uradi. Ali ne i kako mora da reši zadatak. Algoritmi učenja hvataljke samostalno razvijaju za to potrebnu strategiju kretanja – bez dodatnog programiranja.
Prema nekim teorijama, mi ljudi smo toliko inteligentni samo zbog toga što rukama možemo rešiti brojne složene zadatke. Bebe veoma rano počinju da hvataju predmete – na primer, majčin prst. Čim naučimo pravilno da uhvatimo neki predmet, možemo ga okrenuti i pogledati sa svih strana. To je jedini način za rekonstrukciju trodimenzionalne slike objekta u glavi. Dakle, nama ljudima ruka služi i za učenje.
Metode učenja mašina uporedive su sa onima kod ljudi: bile one pozitivne ili negativne – potrebne su im povratne informacije o njihovim postupcima da bi ih mogli klasifikovati i iz njih učiti. Kod hvataljke LearningGripper se koristi metoda učenja potkrepljivanjem. Hvataljka nema nikakvu posebnu radnju koju mora da oponaša. Svoje veštine optimizuje isključivo na osnovu povratnih informacija o svojim prethodnim radnjama. To povećava verovatnoću da će preduzeti uspešnu radnju i da neće ponovo pokušati sa manje uspešnim potezom.
Četiri prsta pokreću ukupno dvanaest pneumatskih aktuatora sa mehom pod niskim pritiskom između 2,5 i 3,5 bara. Svaki od njih ima tri stepena slobode i osnovne funkcije kažiprsta. Samo u početnom stanju, cela ruka ima ukupno 3¹² operacija koje možete izabrati da biste preusmerili loptu. Zahvaljujući pametnoj koordinaciji prstiju i fleksibilnoj strukturi meha, kinematika je slobodno pokretljiva i fleksibilna. Može sigurno da hvata, podiže i okreće čak i najosetljivije predmete - baš kao i njegov prirodni model.
Na sajmskoj izložbi za LearningGripper, jedna hvataljka pokazuje kako može mašinski da nauči strategiju kretanja u roku od sat vremena – od prvog pokušaja do pouzdanog rešavanja zadatka. Druga hvataljka pokazuje naučeni postupak u željenom ciljnom scenariju: podiže loptu i okreće je tako da se reljefno slovo na kraju može videti u sredini na vrhu.