Update2024.04.28 (일)
“인간처럼 사고하고, 학습하고, 판단하는 AI(인공지능)입니다. 인간만이 가능하다고 여겨지고 있는 차세대 소재와 신약을 발굴하겠습니다.”
19일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG AI 토크콘서트'.
배경훈 LG AI연구원장이 자신감 넘치는 목소리로 초거대 멀티모델 AI ‘엑사원(EXAONE) 2.0’을 선보이자 카메라 셔터 소리가 연신 쏟아졌다. 이날 행사에는 취재진 200여명이 참석했다.
배경훈 LG AI연구원장이 19일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG AI 토크콘서트'에서 초거대 AI모델 '엑사원(EXAonE)2.0'을 선보였다.[사진=더밸류뉴스]
◆맞춤형 초거대 AI 모델... 학습 데이터 기존 대비 4배↑
LG AI 연구원은 이날 초거대 멀티모델 AI ‘엑사원(EXAONE) 2.0’을 공개했다. 엑사원은 맞춤형 거대 AI모델로, 전문성이 요구되는 분야의 질문을 근거에 기반해 정확한 답변을 생성하는 AI플랫폼이다. 이날 공개한 AI 머신러닝 분야를 시작으로 화학, 바이오, 제약, 의료, 금융, 특허 등의 특화 서비스도 구축 할 방침이다.
이번에 공개한 엑사원 2.0은 파트너십을 통해 확보한 특허 논문 등 약 4500만건의 전문 문헌과 3억 5000만 장의 이미지를 학습했다. 추후 저작권 신뢰성 등 AI 윤리원칙을 준수하며 추가 데이터 학습을 진행할 계획이다.
또 LG AI 연구원은 현존하는 전문 지식 데이터의 상당수가 영어로 되어 있는 점을 고려해 엑사원 2.0을 한국어와 영어를 동시에 이해하고 답변할 수 있는 이중 언어 (Bilingual) 모델로 개발했고, 학습 데이터 양도 기존 모델 대비 4배 이상 늘려 성능을 높였다.
이어 비용 문제도 해결했다고 전했다. 초거대 AI의 고비용 이슈를 해결하기 위해 대규모 언어 모델 LLM) 과 멀티모델의 경량화, 최적화 신기술에 상당한 자료를 투입했다.
LG AI연구원은 “엑사원 2.0의 언어 모델은 기존 모델과 동일한 성능을 유지하면서도 추론처리시간은 25% 단축하고 메모리 사용량은 70% 줄여 비용을 약 78% 절감했다”며 “멀티모델은 이미지 생성 품질을 높이기 위해 기존 모델 대비 메모리 사용량을 2 배 늘렸지만, 추론 처리 시간을 83% 단축해 약 66%의 비용을 절감했다”고 전했다.
◆근거를 찾아내 추론한 답변 생성... 올 하반기 상용화
'엑사원 유니버스'는 다른 대화형 AI들과 달리 사전 학습한 데이터는 물론 각 부문별 최신 전문 데이터까지 포함해 근거를 찾아내며 추론한 답변을 생성한다. 또, 질문에 대한 답변과 함께 화면 좌측과 우측에 각각 질문과의 연관성이 가장 높은 전문 문헌들과 AI가 답변하는 과정에서 활용한 단락을 표시한다.
이어 질의응답·대화, 텍스트 분류·요약, 키워드 추출·생성, 번역 등 기능별로 메뉴를 나눴던 방식에서 전문가용 대화형 AI 플랫폼으로 완전히 탈바꿈했다.
이문태 LG AI연구원 랩장이 '엑사원 유니버스' 플랫폼을 활용해 시연하고 있다.[사진=더벨류뉴스]
LG AI연구원은 “엑사원 유니버스를 각 분야의 전문가들이 믿고 정보를 탐색하며 인사이트(이해)를 찾을 수 있는 플랫폼으로 만들기 위해 전문성과 신뢰성을 높이는 데 주력했다”고 설명했다.
이날 시연한 '엑사원 유니버스'의 AI, 머신러닝 분야 서비스를 오는 31일부터 LG그룹 내 AI 연구자, 협력 중인 대학을 대상으로 시작하며, 9월에는 LG에서 AI를 연구하거나 공부하는 임직원 대상으로 정식 서비스를 진행할 계획이다.
엑사원 2.0의 올해 말 본격적으로 서비스 사용화에 나설 예정이며, B2B(기업 간 거래) 방식으로 출시할 계획이다. 또 화학, 바이오, 제약, 의료, 금융, 특허 등 엑사원 유니버스의 각 전문 특화 서비스도 출시할 계획이다.
◆“엑사원 디스커버리, 신물질·신약도 개발할 것”
LG AI연구원은 화학 및 바이오 분야의 발전을 앞당길 ‘엑사원 디스커버리’도 선보였다. 엑사원 디스커버리는 세상에 없던 새로운 지식을 발견하는 플랫폼으로, 가장 먼저 신소재·신물질·신약 관련 탐색에 집중 적용하고 있다.
LG AI연구원의 '엑사원 디스커버리' 활용 방안.[사진=LG AI연구원]
엑사원 디스커버리에 논문과 특허 등 전문 문헌의 문자뿐만 아니라 분자 구조, 수식, 차트, 테이블, 이미지까지 AI가 읽고 학습할 수 있는 형태로 데이터베이스화 하는 심층 문서 이해(DDU, Deep Document Understanding) 기술을 적용했다.
이날 친환경 배터리 개발에 활용할 수 있는 첨가제 소재의 개발을 주제로 엑사원 유니버스와 엑사원 디스커버리를 연계로 AI에 질문해 △전문 문헌 검토 △분자 정보 추출 △소재 구조 설계(UMD, Universal Molecular Design) △소재 합성 예측(NCS, Neural Chemical Synthesis) 등 후보 소재를 찾아내 합성 결과를 예측하는 과정을 직접 시연했다.
한세희 LG AI연고원 랩장은 "엑사원 디스커버리를 통해 1만회가 넘었던 합성 시행착오를 수십회로 줄일 것"이라며 "연구개발 소요 시간은 40개월에서 5개월로 단축시킬 수 있을 것으로 예상한다"고 전했다.
LG AI연구원은 올해 4분기에 그룹 내 화학 및 바이오 분야 연구진들을 대상으로 엑사원 디스커버리 서비스를 제공할 예정이며, 이를 통해 신소재·신물질·신약 관련 연구개발에 혁신을 불러올 것으로 기대하고 있다.
◆엑사원 아틀리에, 이미지→언어로 표현해 창의적 발상 지원
‘엑사원 아틀리에’는 인간에게 창의적 영감과 아이디어를 제공하기 위해 개발한 플랫폼이다.
엑사원 아틀리에는 저작권이 확보된 이미지-텍스트가 짝을 이룬 페어(Pair) 데이터 3억5000 장을 학습한 엑사원 2.0을 기반으로 이미지 생성과 이미지 이해에 특화된 기능을 제공한다.
LG AI연구원은 이날 제품 이미지를 보고 마케팅 문구 등을 생성하는 엑사원 아틀리에의 새로운 서비스를 시연했다. 올해 3분기에 그룹 내 외부의 전문 디자이너를 대상으로 엑사원 아틀리에 서비스를 시작할 방침이다.
엑사원 아틀리에 설명을 맡은 김승환 LG AI연구원 랩장은 “인간과 AI가 상호작용을 통해 디자인을 완성해가는 ‘디자인 싱킹 프로세스(Design Thinking Process)’를 '엑사원 아틀리에'에 접목할 것”이라며 “이를 위해 미국 파슨스 디자인 스쿨과의 공동 연구개발을 이어가고 있다"고 설명했다.
김승환 LG AI연구원 랩장이 '엑사원 아틀리에'모델에 사진을 제시하고 어울리는 광고 문구를 정해 달라고 하자 곧바로 생성됐다. [사진=더밸류뉴스]
또, 지난 6월 셔터스톡(이미지 제공 기업)과 함께 상용화한 ‘캡셔닝 AI’ 기능도 엑사원 아틀리에에 탑재했다. 캡셔닝 AI는 처음 보는 이미지까지 자연어로 설명할 수 있으며, 이미지 검색에 활용할 수 있는 정보인 문장이나 키워드 등의 메타 데이터(Meta data, 속성정보)를 생성한다.
LG그룹은 2020년 그룹 AI 연구의 싱크탱크 역할을 할 ‘LG AI연구원’을 설립했고, 지난해에는 향후 5년 간 AI·데이터 분야 연구개발에 3조 6000억 원을 투입해 미래 기술을 선점했다. 이어 인재 영입에도 적극 나서기로 하는 등 2018년 구광모 LG 대표이사 취임 이후 AI를 미래 성장 동력으로 집중 육성하고 있다.
박지수 기자
