การเก็บข้อมูลเพื่อฝึกหุ่นยนต์มักประสบปัญหาข้อมูลที่ไม่มีประสิทธิภาพหรือล้มเหลว ซึ่งปกติมักจะถูกทิ้งไป NEEDLE นำเสนอแนวทางใหม่ในการ 'เย็บ' (Stitching) เส้นทางการเคลื่อนที่เข้าด้วยกันเพื่อสร้างชุดข้อมูลที่มีคุณภาพสูงขึ้น โดยไม่ต้องมีการปฏิสัมพันธ์กับสภาพแวดล้อมใหม่
จุดเด่นของ NEEDLE คือการใช้เพียงข้อมูลภาพ RGB และเซ็นเซอร์ตำแหน่งข้อต่อ (Proprioception) ในการระบุจุดที่สามารถเชื่อมต่อกันได้ เพื่อข้ามขั้นตอนที่ไม่มีประสิทธิภาพในข้อมูลเดิม หรือเปลี่ยนข้อมูลที่ล้มเหลวให้กลายเป็นข้อมูลที่ใช้งานได้ นอกจากนี้ยังมีเทคนิคการสุ่มตัวอย่างที่ช่วยให้นโยบายการควบคุม (Policy) เรียนรู้ทางเลือกใหม่ๆ โดยยังรักษาคุณภาพเดิมไว้ ผลการทดสอบกับหุ่นยนต์จริงแสดงให้เห็นว่าสามารถเพิ่มอัตราความสำเร็จในการทำงานได้ดีกว่าวิธีการเดิมๆ อย่างเห็นได้ชัด
