ประมวลผลโดยอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง เนื่องจากมีสัญญาณจำนวนมากทั้งหมดจึงทับซ้อนกันบางส่วนทำให้ข้อมูลมีความซับซ้อนเกินกว่าที่มนุษย์จะตีความได้ โชคดีที่เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักรในปัจจุบันสามารถเรียนรู้ที่จะดึงข้อมูลที่นักวิจัยสนใจที่ซึ่งนิ้วถูกแตะนิ้วที่สัมผัสนิ้วมือเครือข่ายประสาทเทียมที่ลึกสามารถดึงข้อมูลนี้ได้อย่างแม่นยำมาก

อุปกรณ์ของเราเป็นนิ้วสัมผัสที่ออกแบบมาตั้งแต่แรกเพื่อใช้ร่วมกับอัลกอริธึม AI นอกจากนี้ทีมสร้างนิ้วเพื่อให้มันและอื่น ๆ สามารถวางบนมือหุ่นยนต์ การรวมระบบเข้ากับมือนั้นง่าย: ด้วยเทคโนโลยีใหม่นี้ทำให้นิ้วเก็บสัญญาณได้เกือบ 1,000 สัญญาณ แต่ต้องการเพียงสายเคเบิล 14 สายที่ต่อเข้ากับมือและไม่จำเป็นต้องใช้อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ที่ไม่ซับซ้อน นักวิจัยมีสองมือคล่องแคล่ว ในห้องปฏิบัติการของพวกเขาถูกติดตั้งด้วยนิ้วมือเหล่านี้ มือข้างหนึ่งมีสามนิ้วและอีกสี่คน ในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้าทีมจะใช้มือเหล่านี้เพื่อลองและแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการจัดการที่คล่องแคล่วขึ้นอยู่กับข้อมูลสัมผัส