Hệ thống gồm khung xương thụ động Armeo Spring hỗ trợ trọng lực và thiết bị FES kích thích cơ delta trước và cơ tam đầu để hỗ trợ chuyển động vươn tay.  

• Thuật toán FEL sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo kết hợp với bộ điều khiển PID để học mô hình động học ngược của tay người, từ đó điều chỉnh cường độ kích thích điện theo hiệu suất thực tế.  
• - Hai thí nghiệm được thực hiện: thí nghiệm đầu với 12 người khỏe mạnh để kiểm tra khả năng học và điều khiển của hệ thống; thí nghiệm thứ hai với 4 bệnh nhân tổn thương não để đánh giá hiệu quả và mức độ hài lòng.  
• - Kết quả cho thấy hệ thống giúp giảm sai số theo thời gian, cải thiện hiệu suất thực hiện nhiệm vụ và tăng sự phối hợp giữa khớp vai và khuỷu tay.  
• - Bệnh nhân đánh giá cao hệ thống, với điểm hài lòng trung bình gần tuyệt đối theo thang QUEST và phản hồi tích cực về trải nghiệm cảm xúc qua thang SAM.  
• - Hệ thống không yêu cầu mô hình động học cụ thể của người dùng, giúp đơn giản hóa việc triển khai trong môi trường lâm sàng.