▲ 이미지=LG AI 연구원

[토요경제 = 최영준 기자] LG AI연구원이 산업 현장에 실질적으로 적용 가능한 인공지능(AI) 기술 연구로 국제적 주목을 받았다. 기계 학습 분야 최고 권위 학회인 'ICML 2025(국제기계학습학회)'에서 연구 성과가 Spotlight 논문으로 선정되며, 산업 AI 기술의 현장 접목 가능성을 입증했다.

16일 업계에 따르면 LG AI연구원은 ICML 2025에 총 3편의 논문을 채택시켰으며, 이 중 1편은 전체 제출작 중 상위 3%에 해당하는 Spotlight 논문에 올랐다. 

해당 논문은 한국과학기술원(KAIST) 성영철 교수팀 소속 박사과정생이 공동 연구자로 참여했으며, 산업 공정 데이터를 기반으로 AI가 먼저 학습하고 이후 실제 환경에서의 경험 데이터를 추가로 반영하는 새로운 방식의 학습 프레임워크를 제안했다.

이 프레임워크는 기존 공정 운영 데이터의 가치를 극대화하면서도 강화학습의 강점인 ‘탐색성’과 ‘적응력’을 함께 확보할 수 있는 구조다. 연구진은 이 방식이 기존 알고리즘 대비 성능 측면에서도 세계 최고 수준에 근접한다고 강조했다.

또 다른 채택 논문에서는 산업 현장의 복잡한 작업들을 각각의 독립적인 AI 에이전트가 맡고, 필요 시 이들 에이전트가 협력해 전체 공정을 최적화하는 구조를 제시했다. 해당 구조는 실제로 LG화학 대산공장 내 나프타분해시설(NCC)에 적용돼, 실제 운전 데이터를 기반으로 효과적인 학습 모델을 설계한 점이 높은 평가를 받았다.

LG AI연구원은 이 같은 협업형 에이전트 구조가 석유화학 공정뿐 아니라 로보틱스, 물리 기반 시뮬레이션 등 다양한 산업 AI 영역으로의 확장 가능성을 갖췄다고 보고 있다. 특히 산업 내 복합 변수와 비선형성이 강한 환경에서도 효과적인 대응이 가능한 기술로 자리매김하고 있다.

이외에도 산업 현장에서 쌓인 데이터를 활용한 사전 학습과, 실제 운영 상황에서의 강화 학습을 유기적으로 연결하는 ‘전이 학습 기반 프레임워크’도 이번 ICML에 채택됐다. 기존 학습과 실전 적용 사이의 이질성을 최소화하고, 연속적 학습 구조를 제시한 점이 주요한 기여로 꼽혔다.

LG AI연구원은 “산업 AI의 핵심은 실제 환경과의 연결성”이라며 “이론적 성능뿐 아니라 실제 공정에 적용 가능한 수준까지 기술 성숙도를 끌어올리겠다는 목표 아래 연구를 이어가고 있다”고 설명했다.

이번 ICML 2025 채택은 연구 성과에 그치지 않고, 산업 AI가 기존 연구실 수준을 넘어 실제 공장과 시스템에 깊숙이 침투하고 있다는 사실을 보여주는 지표로 풀이된다.

토요경제 / 최영준 기자 cyj@sateconomy.co.kr 

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