在机械手中使用的其中一个概念从神经工程中获取，涉及确定截肢者残肢上的肌肉活动的运动，以用于假手的单独手指控制。据研究人员说，以前从未做过这件事。从机器人领域开始，该团队采用了一种技术，允许机械手抓住物体并与他们保持联系以完成抓取物体的任务。
抓住物体的一个挑战是防止它们掉落。科学家们表示，当一个人拿着东西，当它开始滑动时，他们只有几毫秒的时间来作出反应。由于手指上的压力传感器，团队开发的机械手可在400毫秒内作出反应。
该团队还使用一种算法，该算法学习如何解码用户意图并将该意图转换为假手的手指移动。训练机械手需要被截肢者进行一系列手部动作。残肢上的传感器记录肌肉运动; 一旦理解了运动，该信息可用于控制机械手。
然后，团队设计算法以在用户尝试抓取对象时启动机器人自动化。一些用于自动抓取动作的技术来自之前关于机器人手
臂的研究。该团队表示，在将算法应用到商业机械手中之前，算法仍存在“许多”挑战。
