산업 난제 100건 이상 해결…논문 368편·특허 1080건
로봇 파운데이션 모델 기반 자율형 공장 구축도 준비
[소셜밸류=최연돈 기자] LG가 단순한 답변에 머무는 인공지능(AI)을 고도화해 제조, 과학, 금융 등 실제 산업 현장의 난제를 푸는 '전문가 AI'를 대거 선보였다.
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| ▲LG AI 토크 콘서트 2026에서 이홍락 LG AI연구원 공동 연구원장(오른쪽)과 조지 카메론 아티피셜 어낼리시스 공동 창립자가 대담을 하고 있다./사진=LG 제공 |
LG AI연구원은 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크 컨버전스홀에서 ‘LG AI 토크 콘서트 2026’을 열고 제조·금융·과학 분야의 전문가 AI와 주요 성과를 공개했다.
임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 이날 기조연설에서 “좋은 AI 모델을 만드는 것도 중요하지만, 오랫동안 산업 현장에서 풀지 못했던 어려운 문제를 해결하는 것이 LG AI연구원의 미션”이라고 설명했다.
또 “이미 세상에는 수많은 범용 AI 모델이 존재하며, 뛰어난 답변을 생성한다”며 “산업 현장의 문제를 해결하기 위해서는 수많은 변수와 단 1%의 예외까지 이해하고 판단할 수 있는 AI가 필요했고, 실질적인 성과를 증명할 수 있어야 산업 현장에서 AI가 가치를 증명할 수 있다”고 말했다.
임 공동 연구원장은 “이것이 LG AI연구원이 각 산업 분야의 전문 지식을 갖춘 전문가 AI 개발에 집중한 이유”라고 강조했다.
이어 이홍락 LG AI연구원 공동 연구원장 겸 CSAI(최고AI과학자)는 ‘글로벌 AI 트렌드 및 대한민국 AI에 대한 인사이트’를 주제로 특별 초청 인사와 패널 토의를 진행했다.
이 공동 연구원장은 AI가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하는 에이전트로 발전하는 상황에서 앞으로 필요한 AI 역량에 대해 논의했다.
LG AI연구원은 지난 6년간 산업 현장의 다양한 문제를 해결하며 개발해 온 제조·과학·금융 분야의 전문가 AI 사례도 공개했다.
제조 분야에서는 ▲공정 조건과 품질 정보를 이해하고 예측하는 '엑사원 태뷸러' ▲공정과 제품의 외관 이미지가 바뀌더라도 재학습 없이 검사하는 '엑사원 옴니 인스펙트' 등 산업 특화 AI 파운데이션 모델을 소개했다.
과학 분야에서는 물질을 설계하고 합성 결과를 예측하는 ‘엑사원 디스커버리’를 소개했다.
금융 분야에서는 데이터의 분석부터 추론, 예측, 설명까지 생성하는 금융 특화 AI 솔루션 ‘엑사원 BI(Business Intelligence)’를 소개했다. 시간에 따라 변화하는 정보를 이해하는 '엑사원 포어캐스트'가 적용됐으며, 올해 초 출시 이후 런던증권거래소그룹(LSEG), 코스콤, 국민연금공단 등 국내외 고객사를 확보했다. 향후 채권과 원자재 등 다양한 자산군으로 적용 범위를 확대할 계획이다.
LG AI연구원은 2020년 12월 설립 이후 ▲배터리 수명·용량 예측 ▲불량 제품 선별 ▲제품 생산·자재 관리 계획 최적화 ▲신약 후보 물질 발굴 등 누적 100건이 넘는 산업 난제를 해결했다.
임 공동 연구원장은 “난제 해결이 가능했던 것은 글로벌 최상위 AI 학회에서 368편을 발표하고, 국내외에서 1080건에 달하는 특허를 출원하며 쌓아온 최고 수준의 AI 연구 역량과 기술력이 있었기 때문”이라고 강조했다.
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| ▲14일 LG AI 토크 콘서트 2026에서 LG AI연구원 리더들이 질의응답을 진행하고 있다./사진=LG 제공 |
LG AI연구원은 AI가 실제 세계에서 행동을 수행하는 로봇의 두뇌 역할을 하는 로봇 파운데이션 모델도 개발하고 있다.
‘안전’을 최우선으로 로봇 작동에 따른 사고를 사전에 차단할 수 있는 독자적인 원천 알고리즘 연구개발도 진행 중이다.
임 공동 연구원장은 “LG는 지난 6년 동안 AI가 산업의 문제를 이해할 수 있도록 해왔으며, 이제 그 AI가 스스로 판단하고 행동하는 단계를 준비하고 있다”며 “로봇 파운데이션 모델을 기반으로 개별 로봇의 자동화를 넘어, 공장 전체가 하나의 지능으로 움직이는 자율형 공장의 미래를 향해 나아가고 있다”고 말했다.
이어 “모두를 위한 전문가 AI, 엑사원이라는 이름에 걸맞은 가치를 모두가 누리는 날을 만들어 가겠다”고 했다.
한편 구광모 LG그룹 회장은 평소 기술과 경쟁의 룰이 바뀌고, 고객의 기대는 더욱 높아지고 있어 지금까지의 성공방식을 넘어 새로운 혁신으로 도약해야만 한다고 강조해왔다.
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