[LG AI 토크콘서트 8일 개최]
무한대 가까운 경우의수 최적 경로로 탐색
차세대 배터리 전해질 화합물 찾기 등 활용

새로운 항암 백신을 개발하기 위해서는 최적의 백신 후보 물질을 찾기 위해 무한대에 가까운 경우의 수를 놓고 직접 실험을 하거나 시뮬레이션 계산을 수행해야 했다. 당연히 시간과 비용 부담이 상당했고, 성공 확률도 높지 않았다. 하지만 LG 인공지능(AI) 연구원이 개발한 초거대AI ‘엑사원’의 모델은 환자의 유전 정보와 암세포의 돌연변이 정보를 이용, 암의 사멸을 유도하는 신항원을 예측한다. 기존 예측 모델에 비해 가장 우수한 성능으로 개인 맞춤형 항암 백신 개발 기간을 크게 단축시킬 수 있을 것으로 기대된다.

LG AI연구원은 현실 세계 복잡한 문제들을 해결하고 최적의 의사결정을 돕는 ‘유니버설 AI’를 개발하겠다고 8일 밝혔다. 연구원은 이날 온라인으로 열린 ‘LG AI 토크 콘서트’에서 ‘전문가 AI 개발을 위한 도전과 혁신’을 주제로 기술 연구 성과를 공유했다.

특히 항암 백신 신항원 외에도 차세대 배터리인 리튬황 배터리 전해질 화합물 찾기, 차세대 유기발광다이오드(OLED) 고효율 발광 재료 성능 예측 등 산업 난제를 해결하기 위한 AI모델 개발에서도 성과가 나오고 있다.

엑사원은 논문·특허 등 문헌의 텍스트 뿐 아니라 수식과 표, 이미지까지 스스로 학습해 데이터베이스화하는 기술을 탑재하고 있다. 화학 구조식을 읽을 줄 알며, 분자를 구성하는 원자와 결합 유형도 인식할 수 있어, 데이터베이스화 효율성이 기존 모델보다 100배 이상 높다.

앞서 LG는 구광모 회장 취임 뒤 미래 사업 포트폴리오의 한 축으로 AI를 꼽았다. 기술 혁신과 인재 확보를 위해 앞으로 5년간 AI·데이터 분야 연구개발에 3조 6000억원을 투입하기로 했다.

이날 엑사원의 언어모델에 적용한 ‘AI 경량화·최적화 신기술’ 연구 성과도 공개됐다. 지난해 버전 대비 그래픽처리장치 사용량은 63% 줄이면서 추론 속도는 40% 빨라졌다. 정확도는 글로벌 최고 성능을 의미하는 ‘SOTA’ 이상으로 개선됐다. 한국어 성능은 분류, 번역, 기계독해, 요약 등 4개 영역 16개 평가지표 중 15개가 SOTA를 상회했다.

배경훈 LG AI연구원장은 “AI를 통해 인류의 난제를 해결하며 ‘기존에 없던 새로운 고객 가치’를 창출하겠다”며 “세상의 지식을 실시간으로 활용해 현실 세계의 복잡한 문제들을 해결하고 최적의 의사결정을 돕는 전문가 AI 구현을 목표로 연구를 진행하고 있다”고 말했다.