앤시스를 인수한 시높시스는 지난 3월 미국 새너제이에서 열린 ‘엔비디아 GTC 2026’에서 아날로그 디바이스(ADI)와 협력해 데이터센터 케이블 관리용 산업 로봇의 피지컬 AI 시뮬레이션 기술을 공개했다. 이번 기술은 로봇의 학습과 성능 검증을 목표로 한다.

AI 수요가 폭발하며 전 세계 데이터센터 건설이 급격히 늘어나는 가운데 수만 개의 케이블을 관리하는 로봇이 차세대 과제로 떠오르고 있다. 하이퍼스케일 데이터센터는 방대한 연산과 저장 수요를 처리하는 수천 대의 서버를 갖춘 시설로, 수만 평방피트의 공간과 수 킬로미터에 이르는 연결 케이블로 구성된다.

이러한 규모에서는 작은 비효율도 큰 손실로 이어진다. 이에 따라 산업용 로봇이 도입되고 있지만, 케이블은 다루기 까다로운 대상으로 꼽힌다. 인간에게는 당연한 이더넷 케이블 연결 동작도 로봇을 학습시키는 과정에서는 매우 복잡한 작업이 된다. 앤시스의 키쇼르 라마스와미 애플리케이션 엔지니어링 디렉터는 “로봇에게 당연한 것이란 없다. 어떤 포트에 꽂아야 하는지, 케이블을 얼마나 단단히 쥐고 커넥터를 얼마나 세게 눌러야 부러지지 않고 연결되는지 등을 모두 고려해야 한다”고 설명했다.

데이터센터의 급증은 시뮬레이션 기반의 빠른 해결책을 요구한다. 현실 세계에서 로봇을 직접 학습시키거나 물리적 시제품을 여러 번 제작할 시간적 여유가 부족하기 때문이다. 로봇은 성능 평가를 위한 표준 벤치마크를 기반으로 합성 데이터를 통해 학습해야 한다. 이러한 방식은 고품질 제품을 적기에 시장에 출시하는 데 기여한다.

ADI는 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical) 유한요소해석 소프트웨어를 활용해 케이블과 커넥터 모델의 물리적 정밀도를 높이고 있다. 이는 엔비디아 아이작 심(NVIDIA Isaac Sim) 환경에서 로봇 정책의 학습과 검증에 사용된다. 아이작 심은 물리 기반 가상 환경에서 AI 로보틱스 설루션을 시뮬레이션하고 테스트하는 오픈소스 프레임워크다.

앤시스 메카니컬은 고정밀 물리 해석을 제공해 가상과 현실의 격차를 줄인다. 연결 동작에 필요한 각도 제한과 파단력, 탄성 등 물리 엔진 파라미터를 산출하며 이는 오픈USD 애셋으로 패키징되어 ADI의 아이작 심 환경에 통합된다. 구조 시뮬레이션 외에도 앤시스 AV엑셀러레이트 센서(Ansys AVxcelerate Sensors)를 이용해 3D 인식 시스템의 정확도와 성능을 높일 수 있다.

한편, ADI는 고정밀 디지털 트윈을 제공하여 고객이 엔비디아 아이작 랩(NVIDIA Isaac Lab)에서 AI 설루션 개발을 즉시 시작할 수 있도록 지원한다. 아이작 랩은 모방 학습과 강화 학습을 지원하는 통합 로봇 학습 프레임워크다. 가와사키 중공업을 포함한 초기 도입 기업들은 ADI의 플랫폼을 통해 로봇 성능 시뮬레이션과 합성 데이터 생성을 진행하며 혁신을 가속하고 있다.

ADI는 시뮬레이션 결과를 바탕으로 자사의 로보틱스 설루션을 발전시킬 계획이다. 습득한 지식은 산업 전반의 발전을 위해 벤치마크로 공유한다. ADI의 폴 골딩 에지 AI 부문 부사장은 “시높시스의 다중물리 시뮬레이션은 현실적인 로봇 테스트 벤치를 구현하는 핵심 요소다. 엔비디아와 함께 산업용 정밀 작업에 적용할 수 있는 디지털 트윈을 만들어가고 있다”고 밝혔다.