Isaac Sim·ROBOGUIDE 통합 확대, 티셔츠 접는 AI 코봇 공개
Jetson Thor 기반 AI 연산 성능 7.5배 향상…“가상과 현실 경계 허문다”
일본 산업용 로봇 기업 화낙(FANUC)이 엔비디아(NVIDIA)와의 협력을 확대하며 디지털 트윈과 피지컬AI(Physical AI) 기반 제조 자동화 고도화에 나섰다.
양사는 로봇 시뮬레이션 플랫폼 통합을 강화하고, 모방학습 기반 협동로봇과 차세대 AI 엣지 컴퓨팅 기술을 공개하며 차세대 스마트 팩토리 구현에 속도를 내고 있다.
외신에 따르면, 화낙은 최근 엔비디아의 로봇 시뮬레이션 프레임워크 ‘NVIDIA Isaac Sim’과 자사 로봇 시뮬레이션 소프트웨어 ‘ROBOGUIDE’ 간 통합 수준을 한층 강화했다고 발표했다.
이번 협력의 핵심은 가상 공장(Virtual Factory) 환경에서 실제 산업용 로봇과 동일한 동작·궤적·사이클 타임을 구현하는 것이다. 화낙은 지난해 일본 도쿄 국제로봇전(iREX)에서 ROBOGUIDE 기반 시뮬레이션 데이터를 Isaac Sim으로 가져와 실제 로봇 제어 알고리즘과 동일하게 재현하는 기술을 선보인 바 있다. 이번에는 양 플랫폼 간 직접 통신 구조를 강화해 실시간 제어와 가상 시운전(Virtual Commissioning) 기능을 더욱 고도화했다.
새로운 통합 환경에서는 사용자가 실제 티치 펜던트(Teach Pendant) 또는 가상 인터페이스를 통해 Isaac Sim 내부 로봇을 직접 조작할 수 있다. 조깅(Jogging), 프로그램 티칭, 동작 실행, 검증까지 모두 가상 환경에서 수행 가능하다.
특히 엔비디아 Omniverse와 Isaac Lab 기반 물리 시뮬레이션을 결합해 케이블 같은 유연 부품 처리나 삽입 조립 작업까지 고정밀로 재현할 수 있게 됐다.
양사는 물리 엔진 기반 시뮬레이션 영역도 확대했다. 엔비디아 PhysX 엔진을 활용해 빈 피킹(Bin Picking)과 같이 기존에는 구현이 어려웠던 랜덤 적재 부품 시뮬레이션을 구현했다. ROBOGUIDE의 3D 비전 시스템과 연계해 부품 위치를 인식하고, 실제 로봇처럼 최적의 픽앤플레이스 동작을 수행한다. 이를 통해 실제 부품 없이도 가상 환경에서 생산 가능성 검증과 공정 최적화를 수행할 수 있게 됐다.
화낙은 이번 협력 확대와 함께 엔비디아의 로봇 파운데이션 모델 ‘Isaac GR00T N’을 활용한 듀얼 암 협동로봇 시스템도 공개했다. 두 대의 CRX 협동로봇이 티셔츠를 접는 작업을 모방학습(Imitation Learning) 방식으로 학습하는 데모다.
기존에는 형상이 계속 변하는 유연 물체를 로봇이 처리하기 어려웠지만, AI 기반 실시간 모션 생성 기술을 통해 보다 자연스럽고 연속적인 동작 구현이 가능해졌다.
AI 연산 플랫폼 역시 업그레이드됐다. 화낙은 기존 엔비디아 Jetson AGX Orin 대신 최신 ‘Jetson Thor’ 플랫폼을 적용해 AI 연산 성능을 기존 대비 7.5배 이상 향상시켰다고 밝혔다. 이를 기반으로 사람 움직임을 실시간 인식하고 충돌을 회피하는 AI 로봇 시스템의 반응성과 정밀도를 대폭 개선했다.
이번 협력은 최근 제조업계 전반에서 확산 중인 ‘피지컬AI’ 흐름과도 맞닿아 있다. 엔비디아는 최근 GTC 2026에서 로봇용 데이터 팩토리와 시뮬레이션 인프라를 중심으로 물리 AI 전략을 강화하고 있으며, 글로벌 제조·로봇 기업들과의 협력을 확대하고 있다.
업계에서는 디지털 트윈과 AI 시뮬레이션 기술이 단순 자동화를 넘어 로봇 학습·검증·배포 전 과정을 가상 공간에서 수행하는 방향으로 진화하고 있다고 평가한다.
특히 제조 현장에서 실제 설비 구축 이전에 공정 검증과 최적화를 수행할 수 있게 되면서 생산성 향상과 비용 절감 효과가 더욱 커질 것으로 전망된다.
헬로티 김진희 기자 |
