कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ अंतःक्रिया से सीखती हैं। किसी रोबोट को उठाना, रखना, जोड़ना, छांटना या औजारों का उपयोग करना सिखाने के लिए, शोधकर्ताओं को ऐसे प्रदर्शन डेटा की आवश्यकता होती है जो न केवल अंतिम परिणाम का वर्णन करे, बल्कि उस परिणाम को उत्पन्न करने वाली गतिविधियों के क्रम को भी दर्शाए।
दो भुजाओं वाले और कुशल संचालन में यह और भी चुनौतीपूर्ण हो जाता है। ऑपरेटर को दोनों भुजाओं का समन्वय करना होता है, जोड़ों की स्थिति को लगातार समायोजित करना होता है, और अक्सर एक ही समय में अलग-अलग उंगलियों को नियंत्रित करना होता है। पारंपरिक नियंत्रक रोबोट को संचालित कर सकते हैं, लेकिन इसके लिए उपयोगकर्ता को स्वाभाविक मानवीय क्रिया को बटन, जॉयस्टिक या अलग-अलग कमांड में बदलना पड़ सकता है। वीडियो घटना को रिकॉर्ड कर सकता है, लेकिन यह सीधे तौर पर जोड़ों के स्तर पर गति का पूरा डेटा प्रदान नहीं करता है।
एक्सोआर्म-7 प्रो पहनने योग्य एक्सोस्केलेटन को मानव भुजाओं की गतिविधियों को सीधे कैप्चर करके और उन्हें रोबोट टेलीऑपरेशन, अनुकरण सीखने, सन्निहित एआई और वीएलए विकास के लिए उच्च-आवृत्ति डेटा में परिवर्तित करके इस कमी को दूर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।