엔비디아·ADI와 협력, 피지컬 AI 학습·검증 위한 디지털 트윈 환경 제시

AI 데이터센터 확산으로 케이블 관리 자동화 수요가 커지는 가운데, 시높시스가 엔비디아·ADI와 데이터센터용 로봇 시뮬레이션 기술을 공개했다.

시높시스는 지난 3월16일부터 19일까지 미국 캘리포니아 새너제이에서 열린 엔비디아 GTC 2026에서 아날로그 디바이스, 엔비디아와 함께 데이터센터 케이블 관리용 산업 로봇의 학습과 성능 검증을 위한 피지컬 AI 시뮬레이션 기술을 선보였다.

최근 하이퍼스케일 데이터센터는 수천 대의 서버와 수 킬로미터 규모의 케이블로 구성되며, 케이블 연결·교체·정리 작업의 자동화 필요성이 커지고 있다. 케이블 작업은 단순 반복 작업처럼 보이지만 로봇에게는 위치 정렬, 힘 조절, 장애물 대응 등이 함께 요구되는 정밀 작업이다.

이를 구현하기 위해 시높시스는 앤시스의 시뮬레이션 기술을 활용해 물리 기반 가상 환경을 구축했다. 엔비디아 아이작 심 환경에서 케이블과 커넥터의 탄성, 파단력, 각도 제한 등 물리적 특성을 반영해 로봇의 학습과 검증에 필요한 조건을 제공하는 방식이다.

앤시스 메카니컬을 통해 산출된 물리 파라미터는 오픈USD 에셋으로 패키징돼 ADI의 아이작 심 환경에 통합된다. 이를 통해 실제 환경과 가상 환경 사이의 차이를 줄이고, 로봇이 케이블 연결과 같은 정밀 작업을 보다 현실적인 조건에서 학습할 수 있도록 한다.

센서 시뮬레이션도 함께 활용된다. Ansys AVxcelerate Sensors는 ToF 센서 기반 3D 인식 시스템의 성능 검증에 적용될 수 있으며, ADI는 이를 바탕으로 ToF 센서와 촉각 센서 등 로보틱스 솔루션 개발을 고도화할 계획이다.

ADI는 이번 협업 결과를 로보틱스 벤치마크로 정리해 업계와 공유할 예정이다. 해당 벤치마크는 기업들이 자체 로봇 플랫폼이나 ADI 레퍼런스 디자인을 활용해 엔비디아 아이작 랩에서 AI 솔루션 개발을 시작할 수 있도록 지원하는 데 초점이 맞춰져 있다.

시뮬레이션 기반 개발은 반복적인 물리 테스트와 시제품 제작 부담을 줄일 수 있다는 점에서 산업적 의미가 있다. 특히 데이터센터처럼 대규모 환경 재현이 어려운 분야에서는 합성 데이터와 디지털 트윈을 활용한 검증 방식이 로봇 개발 속도를 높이는 수단으로 활용될 수 있다.

시높시스는 GTC 2026 현장에서 힘·비전·접촉 감지 기능을 갖춘 양팔 로봇 암과 이에 대응하는 디지털 트윈을 시연했다. 관련 기술은 향후 데이터센터뿐 아니라 제조, 물류 등 정밀 조작이 필요한 산업용 로봇 분야로 확장될 가능성이 있다.