Hoewel de tweearmige robot slechts 57 procent van de tijd succesvol is in het uitvoeren van deze taak, wijst het pellen van bananen volgens de onderzoekers op een toekomst waarin machines subtielere taken kunnen uitvoeren dan het verplaatsen van onderdelen in fabrieken of het leveren van koffie.

Onderzoekers Heecheol Kim, Yoshiyuki Ohmura en Yasuo Kuniyoshi van de Universiteit van Tokio trainden de robot met behulp van een zogeheten methode van „deep imitation learning”, waarbij ze de pelactie honderden keren demonstreerden om voldoende gegevens te produceren voor de robot om de taak te leren en te herhalen.

Na meer dan dertien uur training lukt het de robot in ongeveer drie minuten om een banaan op te pakken en met beide handen te pellen. Kuniyoshi gelooft dat zijn trainingsmethode robots kan leren verschillende eenvoudige „menselijke” taken uit te voeren. De onderzoeker hoopt dat beter opgeleide robots het tekort aan arbeidskrachten in Japan kunnen verlichten, bijvoorbeeld in de voedselverwerkende fabrieken die sterk afhankelijk zijn van menselijke arbeid.