Hoewel de dubbelarmige machine slechts 57% van de tijd succes heeft, wijst het pellen van de banaan op een toekomst waarin machines subtielere handelingen verrichten dan het verplaatsen van metalen onderdelen of het bezorgen van koffie.
Op een video van onderzoekers van de Universiteit van Tokio was te zien hoe de robot met beide handen een banaan oppakte en pelde in ongeveer drie minuten.
De onderzoekers Heecheol Kim, Yoshiyuki Ohmura en Yasuo Kuniyoshi trainden de robot met behulp van een "deep imitation learning" proces, waarbij zij de handeling banaan-pellen honderden keren demonstreerden om voldoende gegevens te produceren voor de robot om de handelingen te leren en te repliceren.
In dit geval bereikte de banaan zijn succespercentage na meer dan 13 uur training.
Hoewel er nog meer tests worden gedaan, gelooft Kuniyoshi dat zijn robot-trainingsmethode robots kan leren om verschillende eenvoudige "menselijke" taken uit te voeren.
Hij hoopt dat de beter getrainde robots het tekort aan arbeidskrachten in Japan kunnen verlichten, bijvoorbeeld in bento-lunchbox- of voedselverwerkende fabrieken die sterk afhankelijk zijn van menselijke arbeid.
