제조·과학·금융특화 솔루션 발표

최적 공정·품질개선 등 조율
에이전트·‘자율형 공장’ 발전
신물질 개발·금융 예측 수행

5년간 100건 이상 문제 해결
프로젝트마다 수백억원 절감
타산업·기업에도 확장 추진

LG가 제조·과학·금융 등 실제 산업 현장에서 성과를 내는 ‘전문가 인공지능(AI)’을 앞세워 AI 경쟁에 나선다. 범용 AI 모델의 성능 경쟁을 넘어 그룹이 축적한 산업 데이터와 전문성을 AI 경쟁력으로 확장하고, 향후에는 스스로 판단하고 실행하는 에이전트 AI와 자율형 공장까지 발전시킨다는 구상이다.

LG AI연구원은 14일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 ‘LG AI 토크 콘서트 2026’을 열고 제조·금융·과학 분야에서 개발한 전문가 AI를 공개했다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 “이미 세상에는 뛰어난 범용 AI 모델이 많지만 산업 현장에서는 그럴듯한 답을 내놓는 것만으로는 충분하지 않다”며 “수많은 변수와 단 1%의 특이사항까지 이해하고 판단해 실제 업무 효율과 비용, 생산성과 품질 개선으로 이어지는 AI가 필요하다”고 말했다.

임우형 LG AI연구원 공동 연구원장이 ‘LG AI 토크 콘서트 2026’에서 전문가 AI를 소개하고 있다. LG 제공

LG가 말하는 전문가 AI는 산업별 전문 지식과 현장 데이터, 현업 전문가들이 시행착오를 통해 쌓은 노하우를 AI에 결합하는 개념이다. 제조·화학·배터리·부품 등 실제 사업 현장에서 축적한 경험을 AI에 적용하고, 현장에서 검증한 기술을 모델 고도화에 활용하거나 다른 산업으로 확장하는 방식이다. LG AI연구원은 지난 5년여간 화학 플랜트 운영, 품질 검사, 수요·원재료 가격 예측 등 100건 이상의 산업 난제를 해결했다. 이화영 LG AI연구원 AI사업개발부문장은 “프로젝트에 따라 수백억원 규모의 비용 절감 효과를 거두고 있다”고 설명했다.

제조 분야에서는 공정 조건과 품질 정보를 이해·예측하는 ‘엑사원 태뷸러’와 제품이나 공정이 달라져도 별도 재학습 없이 적용할 수 있는 비전 검사 모델 ‘엑사원 옴니 인스펙트’를 공개했다. AI가 불량 가능성을 사전에 예측하고 최적의 공정 조건을 찾는다. 앞으로는 데이터 샘플링과 라벨링, 모델 학습까지 스스로 수행하도록 고도화하기로 했다. 문제가 발생한 뒤 대응하던 제조 방식을 AI가 먼저 예측하고 조치하는 구조로 전환하는 게 핵심이다.

과학 분야에서는 물질을 설계하고 합성 결과를 예측하는 ‘엑사원 디스커버리’를 활용한다. LG생활건강과는 42만개 후보 물질을 검토해 하루 만에 탈모 효과 물질 ‘람시딜’을 찾아내는 성과를 냈다. AI가 물질을 설계하고 로봇이 실험한 뒤 결과를 다시 학습해 다음 실험을 설계하는 ‘자율 실험실’로 확장할 계획이다. 금융 분야에서는 다수의 AI 에이전트가 데이터 분석·추론·예측·설명을 수행하는 ‘엑사원 BI’를 런던증권거래소그룹(LSEG), 코스콤 등과 사업화하고 있다.

LG는 전문가 AI 공급 기업을 넓힐 방침이다. 보안을 중시하는 국내 기업에는 기업 내부에 AI를 설치하는 온프레미스 방식으로, 해외 기업에는 클라우드 API 방식으로 공급하는 방안도 추진한다. 제조 현장에서 개발한 시계열 예측 기술을 금융으로 확장한 것처럼 한 산업에서 검증한 기술을 다른 산업에 이식하는 방식도 확대한다.

향후에는 전문가 AI를 스스로 문제를 정의하고 해결 방법을 계획해 행동하는 에이전트 AI로 발전시킨다. 제조 현장에서는 로봇 파운데이션 모델과 결합해 사람이 생산 목표와 품질 기준을 제시하면 AI가 공장 상태를 파악하고 로봇과 검사 설비, 생산 모듈을 연결해 운영하는 자율형 공장을 지향한다. 임 공동 연구원장은 “지난 6년 동안 AI가 산업의 문제를 이해할 수 있도록 해왔다”며 “이제는 그 AI가 스스로 판단하고 행동하는 단계를 준비하고 있다”고 말했다.

이정한 기자 [e-mail]