모발 물질 42만개 하루 만에 검증공장 온도·압력 계산해 불량 예측로봇 결합한 ‘AI 자율실험실’ 추진“산업 현장 실무적 난제 해결 목표” 인공지능(AI)이 4주마다 미국 대형주 500개 종목 중 100개를 골라 운용하는 LG의 AI 상장지수펀드(ETF)는 2023년 뉴욕 증권거래소에 상장된 이후 올해 상반기까지 96.2%의 수익률을 기록했다. 같은 기간 스탠다드앤푸어스(S＆P) 500을 추종하는 ETF 수익률(76.8%)보다 약 20% 웃돌았다. LG AI연구원은 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 AI 토크 콘서트를 열고 금융·제조·과학 등에 특화된 ‘전문가 AI’의 성과를 공개했다. 임우형 LG AI연구원 공동연구원장은 “실제 산업 현장에서는 AI가 그럴듯한 답을 내놓는 것보다 실제 업무 효율을 높여 기업의 성과를 높이는 것이 중요하다”며 “오랫동안 산업 현장에서 풀지 못했던 난제들을 해결하는 것이 우리의 과제”라고 밝혔다. 이날 LG AI연구원은 과학 분야에서 연구 특화 AI 에이전트인 ‘엑사원 디스커버리’ 사례를 소개했다. 해당 AI는 42만개가 넘는 탈모 효과 후보 물질을 하루 만에 검토해 ‘람시딜’을 찾아냈다. 22개월이 걸리는 화장품 소재 개발 과정을 단 하루로 단축한 것이다. LG AI연구원은 엑사원 디스커버리를 바탕으로 조직 병리 이미지와 유전자 정보, 약물 반응 데이터를 종합해 환자별로 맞춤형 치료 전략을 설계하는 암 에이전트를 개발 중이다. 제조 분야에서는 ‘엑사원 태뷸러’가 기존 데이터를 바탕으로 불량률·에너지 소비량 등 조건을 미리 계산해 운영 효율성을 높인다. 공장의 온도·압력·품질 검사·생산 이력 등 다양한 데이터를 읽고 각 항목들이 서로 영향을 미치는 정도를 계산해 불량 가능성을 미리 예측한다. ‘엑사원 옴니 인스펙트’는 이미지를 통해 제품의 외관이나 형태가 바뀌어도 재학습 없이 검사해 결함 여부를 판정한다. LG이노텍은 엑사원 태뷸러로 제품의 리드타임을 85% 줄였고 연내 옴니 인스펙트를 도입할 예정이다. LG AI연구원은 이 같은 제조 AI 역량을 로봇 기술과 결합한 ‘AI 자율실험실’을 연말 선보일 계획이다. AI가 후보 물질의 합성 결과를 예측하면, 로봇팔과 자동화 장비가 예측 시나리오에 따라 자동으로 실험을 수행하고, 그 결과를 다시 AI가 학습해 스스로 다음 실험을 설계하는 식이다. 최근 글로벌 빅테크 수장들이 제기한 ‘AI 개발 속도 조절’ 필요성에 대해 이홍락 LG AI연구원 공동연구원장은 “AI의 개발 속도가 너무 빨라지면 사회가 급변할 수 있다는 우려는 공감한다”면서도 “AI 개발은 계속 돼야 하고 사회가 AI를 어떻게 수용해야 할지 깊은 고민을 해야 한다”고 말했다.

인공지능(AI)이 4주마다 미국 대형주 500개 종목 중 100개를 골라 운용하는 LG의 AI 상장지수펀드(ETF)는 2023년 뉴욕 증권거래소에 상장된 이후 올해 상반기까지 96.2%의 수익률을 기록했다. 같은 기간 스탠다드앤푸어스(S＆P)500을 추종하는 ETF 수익률(76.8%)보다 약 20% 웃돌았다. LG AI연구원은 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 AI 토크 콘서트를 열고 금융·제조·과학 등에 특화된 ‘전문가 AI’의 성과를 공개했다. 임우형 LG AI연구원 공동연구원장은 “실제 산업 현장에서는 AI가 그럴듯한 답을 내놓는 것보다 실제 업무 효율을 높여 기업의 성과를 높이는 것이 중요하다”며 “오랫동안 산업 현장에서 풀지 못했던 난제들을 해결하는 것이 우리의 과제”라고 밝혔다. 이날 LG AI연구원은 과학 분야에서 연구 특화 AI 에이전트인 ‘엑사원 디스커버리’ 사례를 소개했다. 해당 AI는 42만개가 넘는 탈모 효과 후보 물질을 하루 만에 검토해 ‘람시딜’을 찾아냈다. 22개월이 걸리는 화장품 소재 개발 과정을 단 하루로 단축한 것이다. LG AI연구원은 엑사원 디스커버리를 바탕으로 조직 병리 이미지와 유전자 정보, 약물 반응 데이터를 종합해 환자별로 맞춤형 치료 전략을 설계하는 암 에이전트를 개발 중이다. 제조 분야에서는 ‘엑사원 태뷸러’가 기존 데이터를 바탕으로 불량률·에너지소비량 등 조건을 미리 계산해 운영 효율성을 높인다. 공장의 온도·압력·품질 검사·생산 이력 등 다양한 데이터를 읽고 각 항목들이 서로 영향을 미치는 정도를 계산해 불량 가능성을 미리 예측한다. ‘엑사원 옴니 인스펙트’는 이미지를 통해 제품의 외관이나 형태가 바뀌어도 재학습 없이 검사해 결함 여부를 판정한다. LG이노텍은 엑사원 태뷸러와 옴니 인스펙트를 도입해 제품의 리드타임을 85% 줄였다. LG AI연구원은 이 같은 제조 AI 역량을 로봇 기술과 결합한 ‘AI 자율실험실’을 연말 선보일 계획이다. AI가 후보 물질의 합성 결과를 예측하면, 로봇 팔과 자동화 장비가 예측 시나리오에 따라 자동으로 실험을 수행하고, 그 결과를 다시 AI가 학습해 스스로 다음 실험을 설계하는 식이다. 최근 글로벌 빅테크 수장들이 제기한 ‘AI 개발 속도 조절’ 필요성에 대해 이홍락 LG AI연구원 공동연구원장은 “AI의 개발 속도가 너무 빨라지면 사회가 급변할 수 있다는 우려는 공감한다”면서도 “AI 개발은 계속 돼야 하고 사회가 AI를 어떻게 수용해야 할지 깊은 고민을 해야 한다”고 말했다.

LG생활건강이 단순히 노화를 늦추는 것을 넘어 생애 전반의 건강한 피부를 지향하는 ‘피부 장수’(스킨 롱제비티) 연구에 속도를 내고 있다. 독자 소재 개발과 LG 인공지능(AI)연구원과의 협업을 통한 AI 기반 연구를 두 축으로 삼아, 타고난 개인별 특성과 연령대별 특징을 반영한 정밀 뷰티 솔루션 확보에 나선다는 전략이다. LG생활건강은 지난 5월 30일 서울 코엑스에서 열린 세계모발학회(WCHR)에서 여성형 탈모 관리 관련 연구 성과를 공개했다. 그동안 여성형 탈모는 남성형 탈모 치료에 사용되는 남성호르몬 억제제나 에스트로겐 요법이 부작용과 제한적 적용 범위로 한계를 보여온 가운데, 비타민A 유래 비스테로이드 물질로 여성호르몬 수용체 ‘ER알파’를 활성화해 모낭 활성과 모발 굵기 개선 효과를 임상적으로 확인했다. 기존 연구가 모유두세포에 집중됐다면, 이번 연구는 모낭 줄기세포까지 함께 겨냥할 가능성을 제시했다. 이 과정에서 약 42만개 후보 물질을 AI로 시뮬레이션해 지질대사와 유전자 발현 데이터를 통합 분석, 핵심 표적을 도출했다. 또 신규 소재 ‘람시딜’이 모발 퇴행을 유도하는 인자 DKK1의 발현을 억제해 모낭 환경을 개선한다는 연구 결과도 함께 발표했다. AI 분석 덕분에 통상 22개월 이상 걸리던 후보물질 탐색 기간을 하루 수준으로 단축했다고 회사 측은 설명했다. 앞서 LG생활건강은 김두리 한양대 화학과 교수 연구팀과 공동으로 자체 개발 성분 ‘NAD Power24™’의 피부 회복 메커니즘도 규명했다. 손상된 진피 섬유아세포에 이를 투여한 결과 피부 세포의 핵심 구성 요소인 미토콘드리아 연결성과 소포체·골지체 구조가 30분 만에 회복된 것을 확인했다. 아울러 세포 손상 발생 전 투여 시 손상 자체를 예방하는 효과도 확인됐다. 관련 논문은 국제 학술지 ‘저널 오브 나노바이오테크놀로지’ 지난 2월호에 게재됐다. 강내규 LG생활건강 최고기술책임자(CTO)는 “글로벌 수준의 논문과 원천 기술 특허를 축적해 전 세계 고객들에게 차별화된 항노화 효능을 제공하겠다”고 밝혔다.

LG AI연구원이 자체 개발한 생성형 인공지능(AI) 모델 ‘엑사원’의 실제 산업 현장 활용 사례를 공개했다. LG AI연구원은 서울 강남구 코엑스에서 열린 머신러닝·인공지능 분야 세계 최고 권위의 국제 학회 ‘국제머신러닝학회(ICML) 2026’에서 신소재, 금융, 데이터 등 다양한 산업 현장에서 엑사원이 성과를 내고 있는 사례를 소개했다고 8일 밝혔다. 올해 처음으로 한국에서 열린 ICML은 머신러닝·인공지능 연구의 최신 동향을 확인할 수 있는 세계 3대 AI 학회다. 이날 LG AI연구원은 엑사원을 활용한 신소재 발굴 AI 플랫폼 ‘엑사원 디스커버리’의 데모와 AI로 찾아낸 탈모 관리 신소재 ‘람시딜’을 공개했다. 엑사원 디스커버리는 신소재·신약 연구를 돕는 ‘AI 과학자’ 플랫폼으로, AI가 문서에서 분자 구조를 스스로 읽어내고 원하는 신소재를 설계한다. LG생활건강과 LG AI연구원은 엑사원 디스커버리를 활용해 42만 개가 넘는 후보 물질 가운데 람시딜을 하루 만에 찾아냈다. 스테로이드에서 유래한 성분 없이 탈모를 방지하는 효과를 보여 세계모발학회에서 성과를 발표했고, 현재 제품 상용화까지 준비하고 있다. 이외 엑사원 디스커버리는 액침 냉각유 소재를 비롯해 화장품, 배터리, 반도체 신소재, 신약 연구 등에 활용되고 있다. 금융 분야에서는 글로벌 시장에 진출해 우리나라 시장으로도 확장 중인 금융 특화 AI 에이전트 ‘엑사원 BI’를 시연했다. 엑사원 BI는 한국과 미국에 상장된 약 8000개 개별 종목을 매일 분석해 예측 점수와 금융 전문가 수준의 분석 코멘터리를 제공한다. LG AI연구원은 올해 초 영국 런던증권거래소그룹(LSEG)과 미국 증시 예측 AI 서비스를 공식 출시했다. 최근에는 코스콤(KOSCOM)과 계약을 맺고 국내 증시 예측 AI 서비스 사업도 시작했다. 마지막으로 LG AI 연구원은 AI 데이터 공장 플랫폼인 ‘엑사원 데이터 파운드리’로 고품질 데이터를 AI로 생성하고 전문 분야에 특화된 AI 모델을 자동으로 구축하는 과정도 시연했다. 엑사원 데이터 파운드리는 데이터 생산성을 최소 1000배 이상 높이고 품질은 평균 20% 이상 개선하는 성과를 거뒀다. 국민연금공단과 진행한 시범 사업에서는 하루 1만 건 이상의 전문 데이터를 자동으로 구축하는 시스템을 구현했다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 “엑사원은 실험실이 아닌 현장에서 답을 찾는 전문가 AI”라며 “산업 난제 해결을 위한 퍼스트 무버 전략으로 글로벌 AI 주도권을 잡아갈 것”이라고 말했다.