투데이e코노믹 = 유서진 기자 | LG AI연구원이 범용 인공지능(AI)을 넘어 제조와 과학, 금융 등 산업 현장의 전문적인 문제 해결에 특화된 ‘전문가 AI’를 공개했다. 단순 정보 생성이나 업무 보조를 넘어 실제 공정과 연구개발, 금융시장 예측에 AI를 적용해 산업 생산성을 높이겠다는 전략이다.
LG AI연구원은 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 ‘LG AI 토크 콘서트 2026’을 열고 제조·금융·과학 분야에 적용하고 있는 전문가 AI 기술과 주요 사업 성과를 소개했다.
임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 기조연설에서 “좋은 AI 모델을 만드는 것도 중요하지만 오랫동안 산업 현장에서 풀지 못했던 어려운 문제를 해결하는 것이 LG AI연구원의 미션”이라고 밝혔다.
이어 “산업 현장의 문제를 해결하려면 수많은 변수와 단 1%의 예외까지 이해하고 판단할 수 있는 AI가 필요하다”며 “실질적인 성과를 증명할 수 있어야 산업 현장에서 AI의 가치를 보여줄 수 있다”고 강조했다.
LG AI연구원이 내세운 전문가 AI는 특정 산업과 업무에 필요한 전문 데이터와 지식을 학습해 실제 현장의 의사결정과 문제 해결을 지원하는 것이 특징이다.
제조 분야에서는 공정 조건과 품질 데이터를 분석·예측하는 ‘엑사원 태뷸러(EXAONE Tabular)’와 제품이나 공정 환경이 달라지더라도 별도의 재학습 없이 검사에 활용할 수 있는 ‘엑사원 옴니 인스펙트(EXAONE Omni Inspect)’를 공개했다.
엑사원 태뷸러는 제조 현장에서 축적되는 표 형태의 데이터를 분석해 제품 품질이나 공정 상태를 예측하는 데 활용할 수 있다. 데이터가 충분하지 않거나 생산 조건이 수시로 바뀌는 환경에서도 활용 가능성을 높이는 데 초점을 맞췄다.
엑사원 옴니 인스펙트는 생산 제품의 외형이나 검사 대상이 변화할 때마다 AI 모델을 다시 학습해야 했던 기존 비전 검사 시스템의 한계를 줄이기 위한 기술이다. LG AI연구원은 데이터 샘플링과 라벨링, 모델 학습까지 AI가 자율적으로 수행하는 비전 검사 에이전트도 개발하고 있다.
제조 현장의 AI가 예측과 검사에서 자율적인 공정 관리로 진화하는 셈이다.
과학·신약개발 분야에서는 물질 구조와 특성을 분석해 새로운 후보 물질을 설계하고 합성 결과까지 예측하는 ‘엑사원 디스커버리(EXAONE Discovery)’를 선보였다.
LG AI연구원은 장기적으로 AI가 후보 물질을 발굴하는 데 그치지 않고 실험 계획을 세우고 실제 실험 과정까지 수행하는 ‘자율 실험’ 체계를 구축한다는 목표다.
관련 기술은 이미 산업 현장에 적용되고 있다.
LG AI연구원은 GS칼텍스와 함께 차세대 AI 데이터센터에 사용할 액침 냉각유 소재를 개발하고 있다. 고성능 AI 서버에서 발생하는 열을 효과적으로 낮추기 위한 냉각 기술 수요가 커지면서 AI를 활용한 신소재 개발에도 속도를 내고 있다.
LG생활건강과의 협업에서는 약 42만개의 후보 물질을 AI로 검토해 하루 만에 탈모 관련 효과가 기대되는 물질 ‘람시딜’을 발굴했다. 디앤디파마텍과는 차세대 경구용 펩타이드 신약 개발을 추진하고 있다.
금융 분야에서는 데이터 분석과 추론, 예측, 결과 설명 등을 담당하는 여러 AI 에이전트가 협업하는 ‘엑사원 BI(EXAONE BI)’를 공개했다.
엑사원 BI에는 시간에 따라 변화하는 데이터를 분석하고 미래 흐름을 예측하는 ‘엑사원 포어캐스트(EXAONE Forecast)’가 적용됐다.
올해 초 출시 이후 런던증권거래소그룹(LSEG), 코스콤, 국민연금공단 등 국내외 기관을 고객사로 확보했으며 향후 채권과 원자재 등 다양한 자산군으로 적용 범위를 넓힐 계획이다.
LG AI연구원은 산업 특화 AI 개발을 통해 실제 현장의 난제 해결 사례도 축적하고 있다.
2020년 12월 설립 이후 배터리 수명과 용량 예측, 제조 불량 제품 선별, 생산·자재 관리 최적화, 신약 후보 물질 발굴 등 100건 이상의 산업 문제를 AI 기술로 해결했다고 설명했다.
AI 원천기술 확보에도 투자를 이어가고 있다. LG AI연구원은 글로벌 주요 AI 학회에 현재까지 368편의 논문을 발표했으며 국내외에서 1080건의 특허를 출원했다.
향후에는 전문가 AI를 물리적 공간으로 확장한다.
LG AI연구원은 이날 로봇이 실제 환경을 인식하고 상황을 판단해 행동할 수 있도록 하는 ‘로봇 파운데이션 모델’ 개발 현황도 공개했다.
기존 생성형 AI가 텍스트나 이미지 등 디지털 정보를 이해하고 생성하는 데 집중했다면 로봇 파운데이션 모델은 카메라와 센서 등을 통해 현실 세계를 인식한 뒤 스스로 작업 방법을 판단하고 로봇의 행동까지 제어하는 ‘두뇌’ 역할을 한다.
제조업을 핵심 사업으로 보유한 LG그룹 입장에서는 로봇 파운데이션 모델을 생산공정과 물류, 검사 시스템 등에 적용할 경우 AI와 로봇을 결합한 자율형 공장으로 확장할 수 있다는 의미가 있다.
LG AI연구원이 전문가 AI를 제조 현장에 적용하면서 축적한 공정 데이터와 문제 해결 경험도 향후 피지컬 AI와 자율형 공장 경쟁력 확보에 활용될 것으로 전망된다.
임 공동 연구원장은 “LG는 지난 6년간 AI가 산업의 문제를 이해할 수 있도록 해왔고 이제는 AI가 스스로 판단하고 행동하는 단계를 준비하고 있다”며 “로봇 파운데이션 모델을 기반으로 자율형 공장의 미래를 향해 나아가고 있다”고 말했다.
LG AI연구원은 앞으로 범용 AI 모델의 성능 경쟁을 넘어 제조·과학·금융 등 산업별 전문성을 확보한 AI를 실제 현장에 적용하며 사업 성과를 확대한다는 방침이다.
