체급 대신 실전…LG, 전 계열사 아우른 '산업특화 AI' 선보인다

"좋은 인공지능(AI) 모델을 만드는 것도 중요하지만 오랫동안 산업 현장에서 풀지 못했던 어려운 문제를 해결하는 것이 LG AI연구원의 미션입니다."

임우형 LG AI연구원 공동 연구원장의 말이다. 그는 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크 컨버전스홀에서 열린 '토크콘서트 2026' 기조연설에서 LG AI연구원의 목표에 대해 이렇게 설명했다.

임 원장은 "이미 세상에는 수많은 범용 AI 모델이 존재하며 뛰어난 답변을 생성하지만, 산업 현장의 문제를 풀려면 수많은 변수와 단 1%의 예외까지 이해하고 판단할 수 있는 AI가 필요했다"고 설명했다. 이어 "실질적인 성과를 증명할 수 있어야 산업 현장에서 AI가 가치를 증명할 수 있다"면서 "이것이 각 산업 분야의 전문 지식을 갖춘 전문가 AI 개발에 집중한 이유"라고 강조했다.

글로벌 빅테크들이 거대언어모델(LLM)의 파라미터(매개변수) 체급 경쟁에 막대한 자본을 쏟아붓는 사이 LG AI연구원은 제조·과학 현장의 난제 해결에 집중하는 '실전형 산업 특화 AI' 전략으로 승부수를 던졌다.
이날 제조 분야에서는 '엑사원 태뷸러'와 '엑사원 옴니 인스펙트'가 공개됐다. 엑사원 태뷸러는 공정 조건과 품질 정보를 이해해 불량 가능성을 사전에 예측하는 모델이다. 엑사원 옴니 인스펙트는 검사 대상이 바뀌어도 재학습 없이 이미지와 프롬프트만으로 즉시 적용할 수 있는 비전 검사 모델이다.

비전 검사는 그동안 생산 라인이나 제품 규격이 바뀔 때마다 검사 AI를 다시 학습시켜야 했고, 짧게는 수주에서 길게는 7개월이 걸렸다. 옴니 인스펙트는 데이터 샘플링과 라벨링, 모델 학습까지 AI 에이전트가 알아서 수행해 검사 모델을 스스로 갱신하며, 다품종 소량생산처럼 라인 전환이 잦은 공장에서도 빠르게 대응할 수 있다. LG이노텍은 이 모델을 활용한 현장 적용 사례를 이날 함께 소개했으며, 올해 안에 실제 검사 공정에 투입될 예정이다.

과학 분야에서는 물질을 설계하고 합성 결과를 예측하는 '엑사원 디스커버리'가 공개됐다. LG AI연구원은 LG생활건강과의 협업에서 42만여 개의 후보물질을 검토해 하루 만에 탈모 효과 물질 '람시딜(Rhamsydil)'을 찾아냈다. 통상 22개월 걸리는 화장품 소재 개발 기간을 대폭 줄인 사례다. LG화학은 GS칼텍스와 함께 차세대 AI 데이터센터용 액침 냉각유 소재를 개발하고 있다. 신약 심사 AI 모델 '엑사원 4.5'는 식품의약품안전처의 신약 허가 심사 기간 단축을 지원할 예정이다.

LG AI연구원은 2020년 12월 설립 이후 배터리 수명·용량 예측, 불량제품 선별, 생산·자재 관리 계획 최적화, 신약 후보물질 발굴 등 누적 100여 건의 산업 난제를 해결했다고 밝혔다. 임 원장은 이 같은 성과의 기반으로 글로벌 최상위 AI 학회 논문 368편 채택, 국내외 특허 1080건 출원을 꼽았다.

로봇의 '뇌' 역할을 할 '로봇 파운데이션 모델' 개발도 진행 중이다. 개별 설비 자동화를 넘어 공장 전체가 하나의 지능으로 움직이는 '자율형 공장' 구축이 목표다. 로봇 작동에 따른 사고를 사전에 차단하는 안전 관련 원천 알고리즘 연구도 병행하고 있다.
임 원장은 "LG는 지난 6년 동안 AI가 산업의 문제를 이해할 수 있도록 해왔으며, 이제 그 AI가 스스로 판단하고 행동하는 단계를 준비하고 있다"면서 "모두를 위한 전문가 AI(EXpert AI for everyONE)라는 뜻을 담은 엑사원이라는 이름에 걸맞은 가치를 모두가 누리는 날을 만들어 가겠다"고 말했다.


유덕규 글로벌이코노믹 기자 udeok@g-enews.com