GOAG est un modèle génératif innovant conçu pour planifier des préhensions robotiques dextres. Il apprend une représentation compacte des surfaces de contact d'une pince spécifique, permettant d'échantillonner efficacement des configurations de préhension valides sans dépendre de données d'entraînement spécifiques à un objet. Cela facilite la manipulation d'objets variés par des robots dans des environnements industriels ou de recherche.