“인공지능 연구로서 가치 있으면서 사업적 임팩트가 있는 문제들에 주목하고 있다.”

배경훈 LG AI연구원장은 최근 열린 ‘MIT 미래 기술 라이브’ 이벤트에서 “AI연구원은 계열사의 의미있는 난제들을 해결해 가고 있다”며 “기초 연구 및 응용 연구를 수행하며 학술 성과와 현실 문제 해결의 균형을 찾고 있다”고 말했다.

AI로 신약 개발 기간 단축, 배터리 수명 예측

배 원장은 진행한 프로젝트 중 신약 후보 물질 발굴과 배터리 수명 예측 등을 기억에 남는 과제로 꼽았다.

신약 개발은 통상 10-15년의 시간이 걸리고, 이중 후보 물질 발굴에만 평균 3년 반이 소요된다. 숙련된 연구원이 후보 물질을 설계하고 합성해 효과를 확인하는 등의 작업을 1만 번은 반복해야 하는 지난한 과정이다.

LG생명과학과 진행한 신약 후보 물질 발굴 과제에서 문제는 데이터의 부족이었다. 인공지능 생성 모델로 데이터를 생성하고, 강화학습으로 최적 물질을 찾아가도록 해 신약 후보 물질을 찾는데 걸리는 시간을 8개월로 줄였다. 배 원장은 “이 프로젝트 성공으로 인한 사업적 가치는 290억원에 달하는 것으로 추산된다”며 “성과를 바탕으로 올해 면역 항암 백신 주재료를 발굴하는 모델을 개발할 것”이라고 말했다.

LG에너지솔루션의 배터리 수명 예측 프로젝트도 주요 성과 중 하나다. 배터리 수명을 잘 예측하면 잔여 가치 환산이 가능하고, 불필요한 충방전 횟수를 줄여 전기료 등 비용을 감축할 수 있다. 충방전 작업을 여러 번 수행해 얻은 데이터를 기반으로 충방전에 쓰이는 에너지와 배터리 수명을 예측한다.