[현장] “산업 난제, 그럴듯한 답만으론 부족”…LG AI연구원, ‘전문가 AI’로 승부수

LG AI연구원이 제조·과학·금융 현장의 난제 해결을 위한 '전문가 AI(Expert AI)'를 전면에 내세우며 산업 현장 변화를 추진하고 있다. LG AI연구원은 일반적 성능 경쟁보다 제조·과학·금융 분야의 실제 어려운 문제 해결에 초점을 맞추고 있음을 행사 발표를 통해 드러냈다.

LG AI연구원은 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 'LG AI 토크 콘서트 2026'을 개최했다. 이 자리에서는 제조·과학·금융 분야 전문가 AI 개발 성과와 향후 기술 방향이 함께 공개됐다.

임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 14일 'LG AI 토크 콘서트 2026' 기조연설에서 좋은 AI 모델 제작도 중요하지만, 장기간 산업 현장에서 미해결이던 어려운 문제를 해결하는 것이 LG AI연구원의 미션이라는 취지로 밝혔다. 현장 사진은 양승갑 기자가 촬영했다.

LG AI연구원은 범용 AI의 일반적 질문 응답 능력만으로는 산업 현장의 복잡성을 해결하는 데 한계가 있다고 보고 '전문가 AI'를 전면 배치했다. 범용 AI의 강점은 일반적 질문에 답하는 데 있지만, 산업 현장에서는 다수 변수와 예외 상황을 이해하고 판단하는 역량이 필요하다는 판단에서다.

임 연구원장은 현장에서는 그럴듯한 답변만으로는 수요를 충족할 수 없으며, 수많은 변수와 단 1% 특이 사항까지 이해하고 판단할 수 있는 AI가 필요하다고 설명했다.

LG AI연구원은 2020년 12월 설립됐으며, 임 연구원장은 설립 이후 산업 난제 100건 이상을 해결했다고 설명했다. 해결 분야로는 배터리 수명·용량 예측, 불량 제품 선별, 제품 생산·자재 관리 계획 최적화, 신약 후보 물질 발굴이 제시됐다.

이와 함께 글로벌 최상위 AI 학회에 논문 368편을 발표했고, 국내외 특허는 1080건을 출원했다.

LG AI연구원은 보유 역량을 기반으로 산업별 전문지식을 보유한 AI로의 확장을 구상하고 있다. 나아가 AI를 스스로 문제를 정리하고 해결 방법을 계획해 행동을 수행하는 에이전틱 AI로 발전시키는 방향을 추진하고 있다.

제조 분야에서는 이런 방향에 맞춰 문제 발생 후 원인을 분석하고 대응하는 방식에서 AI 기반으로 이상 징후를 예측하고 필요한 조치를 하는 방식으로 전환하고 있다. 목적은 제조 현장에 축적된 데이터를 이해하고 예측하는 AI 기술을 개발하는 데 있다.

이를 위해 LG AI연구원은 제조 분야에 특화한 AI 파운데이션 모델인 '엑사원 태뷸러(Tabular)'를 활용하고 있다. '엑사원 태뷸러(Tabular)'는 제조 현장의 정형 데이터를 분석한다.

분석 대상 데이터는 온도·압력·공정 조건·품질 검사 결과 등이다. '엑사원 태뷸러(Tabular)'는 각종 정형 데이터를 분석해 변수 간 관계와 패턴을 파악한다. 이를 바탕으로 불량 가능성을 사전에 예측하고, 품질과 효율을 높이기 위한 최적 조건을 도출한다.

LG AI연구원은 파운데이션 모델 포트폴리오를 공개했으며, 이 포트폴리오는 범용 엑사원(EXAONE) 시리즈와 도메인 전문 모델, 글로벌 프론티어급 고성능 모델 'K-엑사원'으로 구성된다. 비전 검사 분야 적용 모델로는 '엑사원 옴니 인스펙트(Omni-Inspect)'가 제시됐다. 기존 비전 검사는 새 제품·공정 추가 때마다 초기 데이터 확보가 필요했고, 모델 재학습도 필요했다. 반면 '엑사원 옴니 인스펙트'는 검사 대상 변경 시 별도 재학습이 불필요하며, 이미지·프롬프트만으로 적용하는 방식이다.

향후에는 AI 에이전트가 데이터 샘플링을 자율 수행하고, 라벨링을 자율 수행하며, 모델 학습을 자율 수행하는 방향이 제시됐다. 이를 통해 검사 모델을 지속 고도화하는 것이 향후 발전 방향으로 제시됐다.

임 연구원장은 제조 분야의 지향점이 의사결정 시간 단축에 있다고 밝혔으며, 제조의 미래는 사후 대응에서 선제 조치로의 전환이라고 설명했다. 이러한 구상은 제조 현장에서 판단을 더 빠르게 하고 대응 방식을 사후 처리에서 선제 조치로 옮기려는 목표와 연결된다. 사진은 양승갑 기자가 제공했다.

과학 분야에서의 AI 활용은 발견 가능성을 확대하고 연구 시간을 단축하는 데 초점이 맞춰져 있다. AI 활용 대상은 논문·특허 텍스트와 수식·표·이미지·분자 구조의 구조화이며, 이를 바탕으로 가능성 높은 후보 물질을 우선 탐색하는 방식으로 연구 속도를 높이는 흐름이다.

LG AI연구원은 LG생활건강과 협업해 '엑사원 디스커버리(Discovery)'를 활용하고 있다고 발표했다. 이 과정에서 물질 설계와 합성 결과를 예측했으며, 검토 후보 물질 42만개 초과를 대상으로 하루 만에 유망 후보를 도출했다.

이를 통해 발굴한 물질은 탈모 효과 '람시딜'이며, 현재 '람시딜'의 제품화를 준비하고 있다. 이번 성과는 후보 탐색에 '엑사원 디스커버리(Discovery)'를 적용해 나온 결과다.

아울러 연구진은 24시간 자율 실험·학습 체계를 구축하고 있다. 이 체계에서는 모델이 새로운 물질의 합성 결과를 예측하고, 로봇팔·자동화 장비가 실제 실험을 수행하며, AI가 실험 결과를 재학습해 다음 실험을 설계한다.

임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 의료 영역에서 AI를 활용해 환자별 치료 전략을 설계하고, 분석·의사결정에 소요되는 시간을 단축하는 방향을 추진하고 있다고 밝혔다. 임 연구원장은 이 같은 시간 단축을 가장 절실히 기다리는 대상이 환자들이라고 설명했다.

임 연구원장은 미국 밴더빌트대 메디컬센터와 '엑사원 패스(Path)' 기반 암 에이전트를 공동 개발하고 있다고 밝혔다. 이 암 에이전트는 조직 병리 이미지·유전자 정보·약물 반응 데이터를 종합 분석해 개인 맞춤 치료 전략을 설계하는 것을 목적으로 한다.

임 연구원장은 여러 AI 에이전트가 분석·검증·설계·의사결정 지원 역할을 나눠 맡는 방식이라고 설명했다. 또 각 단계마다 전문 의료진이 직접 판단하도록 하고, 4단계 안전장치를 구축했다고 밝혔다.

임 연구원장은 평균 4주 이상 걸리던 과정의 하루 단축을 목표로 하고 있다고 밝혔다. 이는 환자 골든타임 확보를 위한 것이라고 설명했다. 사진은 양승갑 기자가 촬영했다.

금융 분야에서는 AI가 실제 성과를 낸 사례가 존재한다. 그 사례로 금융 특화 AI 솔루션 '엑사원 BI(Business Intelligence)'가 제시된다. 이 솔루션은 다수 AI 에이전트 협업 구조를 바탕으로 데이터 분석·추론·예측·설명을 수행 범위로 삼는다.

'엑사원 BI'의 경쟁력은 판단 이유를 제시하는 '설명 가능성'에 있다. 설명 방식은 금융 전문가 수준 코멘터리를 제공하는 형태다. '엑사원 BI'에 적용된 모델은 '엑사원 포어캐스트(Forecast)'이며, 이 모델은 시간 흐름에 따른 정보 변화를 이해하는 AI 파운데이션 모델이다.

현재 이 서비스는 런던증권거래소그룹(LSEG)을 통해 글로벌 투자자를 대상으로 제공되고 있다. 국내 시장 확대를 위해서는 코스콤과 협력하고 있다.

임 연구원장은 AI로 미래 변화를 선제 파악하고 사람의 더 나은 의사결정을 지원하는 것을 목표로 연구를 지속하고 있다고 밝혔다. 이어 불가능해 보이던 가능성을 현실에서 가장 먼저 입증한 분야로 금융을 지목했다.

임 연구원장은 지난 6년간 AI의 산업 문제 이해 역량을 구축해 왔으며, 이제 AI의 자율 판단·행동 단계를 준비하고 있다고 밝혔다. 그는 AI가 산업의 문제를 이해하는 단계에서 더 나아가 스스로 판단하고 행동하는 단계로 확장하려는 방향을 설명했다.

이 같은 방향은 현실 세계 상황 이해·판단·행동 가능한 로봇 파운데이션 모델 개발 추진으로 이어진다. 임 연구원장은 사람의 직접 교육 없이 실제 경험으로 물리 법칙·행동 방식을 자율 학습하는 로봇 지능으로 발전시키는 것을 목표로 하고 있다고 밝혔다.

임 연구원장은 로봇 파운데이션 모델 기반으로 개별 로봇 자동화를 넘어 공장 전체가 하나의 지능으로 움직이는 자율형 공장을 지향한다고 밝혔다. 이에 따라 개발 방향은 현실 세계를 다루는 로봇 지능과 로봇 파운데이션 모델을 토대로 공장 전반의 통합 지능 구현으로 이어진다고 설명했다.

임 연구원장은 LG AI연구원이 더 깊은 이해·자율 판단·현실 연결 지능을 통해 사람의 일을 더 가치 있게 하고 삶을 풍요롭게 하는 AI를 지향한다고 밝혔다. 아울러 누구나 전문가가 될 수 있도록 하고, 전문가가 새로운 지평을 열 수 있도록 AI의 가능성을 더 나은 삶의 변화로 연결하겠다는 방침도 제시했다.

출처: 아이티데일리 (IT DAILY) · 양승갑 기자
원문: https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241579

참고자료

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