Para peneliti dari Computational Robot Design & Fabrication (CREATE) Lab di EPFL telah mencapai terobosan besar dalam robotika biomimetik melalui ADAPT Hand (Adaptive Dexterous Anthropomorphic Programmable sTiffness) yang mampu menggenggam objek dengan ketangkasan mirip manusia tanpa memerlukan informasi lingkungan yang presisi atau pemrograman yang rumit.
ADAPT Hand, yang dikembangkan oleh Kai Junge dan Josie Hughes, berhasil mengambil 24 objek berbeda dengan tingkat keberhasilan luar biasa sebesar 93% dalam uji coba eksperimental. Yang membuat pencapaian ini sangat signifikan adalah gerakan tangan ini muncul secara spontan melalui interaksi antara material lentur dan objek yang dimanipulasi, bukan melalui pemrograman eksplisit.
"Sebagai manusia, kita sebenarnya tidak membutuhkan terlalu banyak informasi eksternal untuk menggenggam sebuah objek, dan kami percaya itu karena adanya interaksi lentur—atau lembut—yang terjadi pada antarmuka antara objek dan tangan manusia," jelas Junge, yang penelitiannya dipublikasikan di Nature Communications Engineering pada 13 Mei 2025.
Berbeda dengan tangan robotik tradisional yang membutuhkan motor di setiap sendi, ADAPT Hand hanya menggunakan 12 motor untuk 20 sendi, sementara kontrol mekanis lainnya berasal dari pegas dan 'kulit' silikon yang dapat diatur tingkat kekakuannya. Tangan ini diprogram untuk bergerak melalui hanya empat posisi umum untuk mengangkat objek, dengan adaptasi lebih lanjut terjadi tanpa pemrograman tambahan—yang oleh para ahli robotika disebut sebagai kontrol 'open loop'.
Kelenturan yang tersebar di seluruh tangan—pada kulit, jari, dan pergelangan—memungkinkan tangan ini mengatur sendiri cara menggenggam berdasarkan bentuk objek, secara otomatis menampilkan tipe pegangan yang berbeda tergantung pada objek yang diambil. Ketika dibandingkan dengan pola pegangan manusia, ADAPT Hand mencapai kemiripan langsung sebesar 68% dengan pegangan alami manusia.
Pendekatan ini menjembatani kesenjangan antara sistem buatan dan biologis, serta berpotensi merevolusi aplikasi di bidang prostetik, robotika kesehatan, dan otomasi industri. Dengan meniru sifat biomekanik tangan manusia melalui material, bukan algoritma yang rumit, ADAPT Hand menunjukkan bagaimana robot dapat mengembangkan interaksi yang lebih alami dengan dunia fisik—hal yang sangat penting untuk generasi teknologi asistif berikutnya.