LG AI연구원이 산업별 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델의 적용 영역을 꾸준히 넓히고 있다. 지난해에는 병리학 파운데이션 모델 '엑사원 패스(EXAONE Path)'를 공개한 데 이어, 올해는 암 진단을 지원하는 에이전틱 AI와 시각 정보를 인식해 로봇을 제어하는 로봇 파운데이션 모델(RFM) 개발에 힘쓰고 있다. 또한, 계열사와 협력해 제품 수요와 원자재 가격 예측에 AI를 실제로 활용 중이며, 코스콤·런던증권거래소그룹(LSEG)과 함께 약 8000개 종목을 분석하는 금융 예측 서비스도 운영하고 있다.

이처럼 다양한 산업 현장에서 쌓인 데이터를 바탕으로 LG AI연구원이 개발한 두 가지 AI 모델이 글로벌 평가에서 뛰어난 성과를 거뒀다. 표 데이터를 분석하는 '엑사원 Tabular'와 시계열 데이터를 예측하는 '엑사원 Forecast'가 각각 글로벌 리더보드에서 세계 최고 수준의 성능(SOTA)을 인정받은 것이다. 이 두 모델은 제조, 화학, 금융, 의료 등 실제 산업 데이터를 활용해 AI 예측력을 평가하는 글로벌 벤치마크에서 미국과 중국의 빅테크 기업 모델을 앞질렀다.

엑사원 Tabular는 정형 데이터 파운데이션 모델(TFM)로, 표 구조와 데이터 간 관계를 직접 이해하는 것이 특징이다. 기존 범용 언어모델이 표를 텍스트로 변환해 분석하는 방식과 달리, 행과 열로 구성된 데이터 구조 자체를 학습한다. 이 모델은 글로벌 정형 데이터 평가 플랫폼 '탭아레나(TabArena)'에서 범주형 데이터 예측 부문 종합 1위를 차지했다. 평가 점수(ELO) 1760점으로 구글의 최신 모델 'TabFM'(1749점)을 앞섰으며, 정상·불량 등 2개 범주를 예측하는 이진 분류와 3개 이상 범주를 예측하는 다중 분류 모두에서 최고 성능을 기록했다. 새로운 데이터가 들어와도 전체 모델을 재학습하지 않아도 되고, 결측치가 있어도 남은 정보의 관계를 분석해 높은 예측 정확도를 유지할 수 있다.

엑사원 Forecast는 대규모 시계열 데이터를 학습해 미래를 예측하는 시계열 파운데이션 모델(TSFM)이다. 인터넷, 판매, 에너지, 경제, 헬스케어, 교통 등 다양한 산업의 실제 시계열 데이터와 2조 개에 달하는 가상 데이터를 함께 학습해, 과거에 관측되지 않은 변화에도 안정적으로 대응하는 일반화 성능을 확보했다. 이 모델은 세일즈포스가 운영하는 시계열 AI 평가 플랫폼 'GIFT-Eval'에서 추가 학습 없이 새로운 데이터를 예측하는 '제로샷(Zero-shot)' 부문 1위에 올랐고, 실제 업무 환경에서 AI가 스스로 데이터를 분석하는 '에이전틱 AI' 부문에서도 구글, 알리바바를 제치고 2위를 기록했다.

LG AI연구원은 올해 하반기 제조, 바이오·헬스케어, 금융 분야에서 엑사원 Tabular의 개념검증(PoC)을 진행해 사업화에 나설 계획이다. 배터리 셀 검사 데이터를 활용한 불량 예측, 임상 데이터 기반 질병 위험도 분석, 금융 데이터 기반 연체·부도·이상거래 예측 등 다양한 적용 사례가 검토되고 있다.

임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "글로벌 빅테크의 관심이 범용 언어모델에서 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 산업 특화 AI 파운데이션 모델로 빠르게 이동하고 있다"며 "이번 성과는 제조업 등 여러 산업 현장에서 축적한 데이터가 한국 AI의 차별화된 경쟁력이 될 수 있음을 보여준 사례"라고 밝혔다. 이순영 데이터인텔리전스랩장도 "LG의 강점은 다양한 산업에서 쌓은 데이터와 현장에 대한 깊은 이해"라며 "산업별 특화 파운데이션 모델을 지속 확대해 글로벌 AI 시장에서 새로운 경쟁 축을 만들어가겠다"고 전했다.

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