[비즈니스포스트] LG가 추진해 온 산업 특화 인공지능(AI) 전략이 본격적인 성과로 이어지고 있다. 

LG는 자사 AI '엑사원'이 산업 데이터를 예측하는 AI 파운데이션 모델 글로벌 평가에서 미·중 빅테크들을 잇달아 제치며 세계 최고 수준의 기술력을 입증했다고 7일 밝혔다.  

LG AI연구원이 개발한 표 데이터를 예측하는 '엑사원 Tabular'와 시간의 흐름에 따른 미래 데이터를 예측하는 '엑사원 Forecast'가 각각 글로벌 리더보드에서 전 세계 최고 성능을 달성했다. 

글로벌 리더보드는 화학·의료·금융·제조·영업·마케팅 등 다양한 산업에서 만들어지는 실제 데이터를 활용해 AI 파운데이션의 예측 능력을 평가하고 검증한다. 

이번 성과는 LG AI연구원이 범용 언어모델을 넘어 산업 현장에서 직접 활용할 수 있는 특화 AI 분야에서 글로벌 경쟁력을 입증했다는 점에서 의미가 있다. 

임우형 LG AI연구원 공동연구원장은 "글로벌 빅테크의 관심이 범용 언어모델에서 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 산업 특화 AI 파운데이션 모델로 빠르게 이동하고 있다"며 "이번 성과는 제조업을 비롯한 다양한 산업 현장에서 축적한 데이터가 한국 AI의 차별화된 경쟁력이 될 수 있다는 점을 입증한 사례"라고 말했다. 

LG AI연구원은 다양한 산업 분야에서 활용되는 표 데이터의 예측 능력을 평가하는 글로벌 대표 리더보드 '탭아레나'에서 '엑사원 Tabular'로 범주형 데이터 예측 부문에서 종합 1위를 달성했다. 

'엑사원 Tabular'는 표 형태의 합성 데이터를 대규모로 학습한 '정형 데이터 파운데이션 모델'로 표를 텍스트로 변환한 뒤 분석하는 기존 범용 언어모델과 달리 행과 열로 구성된 표의 구조와 데이터 간 관계를 직접 이해할 수 있다.  

LG AI연구원의 '시계열 파운데이션 모델'인 '엑사원 Forecast'는 구글, 알리바바 등 미·중 빅테크를 제치고 AI가 처음 접하는 분야의 데이터를 추가 학습 없이 정학하게 예측하는 '제로샷' 부문에서 1위(SOTA)를 달성했다.

'엑사원 Forecast'는 인터넷, 판매, 에너지, 경제, 헬스케어, 교통 등 다양한 산업의 실제 시계열 데이터와 현실 세계를 모사한 2조 개 규모의 가상 시계열 데이터를 학습했다. 

LG AI연구원은 추세와 계절성, 변동성, 구조적 변화, 변수 간 상호작용을 다양하게 조합해 현실에서 발생할 수 있는 여러 미래 시나리오를 생성했다. 

또 이를 실제 산업 데이터와 함께 AI 파운데이션 모델 학습에 활용함으로써 과거에 관측되지 않았던 변화에도 안정적으로 대응할 수 있는 일반화 성능을 확보했다. 

'엑사원 Forecast'는 금융, 에너지, 제조, 의료 등 서로 다른 산업의 시계열 예측을 하나의 모델로 예측할 수 있어 산업별로 별도의 예측 모델을 반복해서 개발해야 했던 기존 방식보다 적용 범위가 넓고 개발 효율성도 높다. 

LG AI연구원은 시계열 예측 기술을 꾸준히 산업 현장에 적용하며 축적해 온 경험이 성과로 이어졌다고 설명했다. 

LG AI연구원은 LG전자, LG에너지솔루션 등 계열사와 함께 계절별 제품의 수요와 리튬을 비롯한 원자재 가격을 예측하는 AI 모델을 개발해 실제 업무에 적용해왔다. 

올해부터는 코스콤, 런던증권거래소그룹과 함께 한국과 미국에 상장된 약 8천 개 종목들을 매일 분석하고, 종목별 예측 점수와 분석 코멘터리를 제공하는 증시 예측 AI 서비스를 출시하며 금융 예측 분야로 사업 영역을 확대했다. 

LG AI연구원은 산업 현장의 데이터와 업무 특성에 최적화된 '산업 특화 파운데이션 모델'을 중심으로 엑사원의 적용 범위를 넓혀가고 있다. 

LG AI연구원은 2024년 '병리학 파운데이션 모델'인 '엑사원 패스'를 공개했으며 현재는 암종을 진단하고 전문 의료진의 의사결정을 지원하는 '암 에이전틱 AI'를 개발하고 있다.  

이순영 LG AI연구원 데이터인텔리전스랩장은 "LG의 차별화된 경쟁력은 다양한 산업에서 축적한 데이터와 산업 현장에 대한 깊은 이해에 있다"며 "LG는 여러 산업 분야에 특화된 파운데이션 모델군을 지속해서 확대해 글로벌 AI 시장에서 새로운 경쟁의 축을 만들어가겠다"고 말했다. 김나영 기자