Prijemalo LearningGripper na abstraktni način ustreza človeški roki. Njegova dejanja imajo veliko skupnega z njegovim naravnim vzornikom: štiriprsti robotski prijemalnik se s pomočjo strojnega učenja samostojno nauči obračati kroglo v dvignjenem stanju v poljubno smer.
Za izvedbo tega zapletenega dejanja so vnaprej določeni le osnovna dejanja in možni položaji prstov ter povratna funkcija okolja. Prijemalo dobi le specifikacijo tega, kar mora biti sposobno narediti. Ne pa tudi, kako mora rešiti nalogo. Potrebno strategijo gibanja razvijejo učni algoritmi prijemala samostojno – brez dodatnega programiranja.
Teorije pravijo, da smo ljudje tako inteligentni le zato, ker lahko naša roka rešuje toliko zapletenih nalog. Dojenčki že zelo zgodaj začnejo prijemati predmete, na primer materin prst. Ko se naučimo pravilno prijeti predmet, ga lahko obrnemo in si ga ogledamo z vseh strani. Le tako lahko v mislih obnovimo tridimenzionalno podobo predmeta. Tako nam, ljudem, roka služi tudi za učenje.
Učne metode strojev so primerljive z učnimi metodami ljudi: ne glede na to, ali so pozitivne ali negativne, potrebujejo povratne informacije o svojih dejanjih, da jih lahko razvrstijo in se iz njih učijo. LearningGripper uporablja metodo spodbujevanega učenja – Reinforcement Learning. Prijemalu ni določeno nobeno konkretno dejanje, ki ga mora posnemati. Svoje spretnosti optimizira izključno na podlagi povratnih informacij o svojih prejšnjih dejanjih. To povečuje verjetnost, da bo izvedlo uspešno dejanje in ne bo ponovilo manj uspešne poteze.
Štiri prste poganja skupaj dvanajst pnevmatskih mehovnih pogonov z nizkim tlakom med 2,5 in 3,5 bara. Vsak od njih ima tri stopnje svobode in osnovne funkcije kazalca. Samo v začetnem stanju ima torej celotna roka na voljo 3¹² akcij za usmeritev krogle. Zaradi inteligentnega usklajevanja prstov in prožne mehovne strukture je kinematika prosto gibljiva in prilagodljiva. Varno lahko drži, dviguje in obrača tudi najobčutljivejše predmete – tako kot njegov naravni vzornik.
Na sejmu prijemalo LearningGripper prikazuje, kako se v eni uri strojno nauči strategije gibanja – od prvega poskusa do zanesljive rešitve zastavljene naloge. Drugo prijemalo že pokaže naučeni postopek v želenem ciljnem scenariju: dvigne kroglo in jo obrne tako, da je reliefni napis na koncu viden na sredini zgornjega dela.