“바이오 혁신 온다”…LG, 전문가AI ‘엑사원 2.0’ 공개

산업·IT 입력 2023-07-19 19:07:33 윤혜림 기자 0개

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초거대 AI ‘엑사원 2.0’ 공개…3.5억장 이미지 학습

신소재·신약 관련 문헌 읽고 학습…DDU 기술 적용

“분자 정보·소재 합성 등 실험 과정 대폭 줄여”

“합성·설계 소요시간 40개월→5개월로 단축”

[앵커]

LG AI연구원이 초거대 인공지능(AI) ‘엑사원(EXAONE) 2.0’을 공개했습니다. 그중 신약 연구개발 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 바이오 분야에 특화된 AI를 선보이며 글로벌 AI 컴퍼니로 발전할 것이라는 포부를 밝혔는데요. 윤혜림 기자입니다.


[기자]

LG AI연구원이 오늘(19일) 초거대 멀티모달 AI ‘엑사원 2.0’을 공개했습니다.

이번에 공개한 ‘엑사원 2.0’은 파트너십을 통해 확보한 특허, 논문 등 약 4,500만건의 전문 문헌과 3억5,000만장의 이미지를 학습했습니다.


특히 2021년 12월 개발된 기존 엑사원보다 비용을 줄이고, 데이터 보안 문제도 해소했다고 설명했습니다.


[인터뷰] 배경훈 LG AI연구원장

“출원 처리 시간을 25% 단축하고, 메모리 사용량을 70% 감소시켜서 동일 성능의 이전 모델 대비 약 78% 비용을 감소시킬 수 있었습니다. 데이터 보안을 고려한 구축방식도 선택할 수 있습니다.”


엑사원 2.0에는 대화형 플랫폼인 ‘엑사원 유니버스’, 신약 탐색 플랫폼 ‘엑사원 디스커버리’, 이미지 이해 플랫폼 ‘엑사원 아틀리에’ 등 총 3가지 형태의 AI가 포함됐습니다.

이중 눈에 띄는 것은 분자 구조, 수식, 차트 등 화학, 바이오 분야에 특화된 엑사원 디스커버리.


이 플랫폼은 신소재, 신물질, 신약 관련 탐색에 적용하고 있는 모델로, AI가 스스로 학습할 수 있도록 심층 문서 이해(DDU) 기술이 적용됐습니다.


특히 기존에 수많은 실험을 통해 원하는 물질을 얻는 과정이 필요했다면 엑사원 디스커버리는 전문 문헌을 검토하고 분자 정보 추출, 소재 구조 설계, 소재 합성 예측을 통해 이 과정을 대폭 줄인 겁니다.


한세희 Materials Intelligence 랩(Lab)장은 “소재의 합성과 설계에 걸리는 시간을 약 40개월에서 5개월로, 1만회가 넘었던 합성의 시행착오를 수십회 이내로 줄여 비용을 획기적으로 줄일 수 있는 셈”이라고 밝혔습니다.


LG AI연구원은 올해 4분기에 그룹 내 화학과 바이오 분야 연구진들을 대상으로 엑사원 디스커버리 서비스를 제공할 예정입니다.

서울경제TV 윤혜림입니다. /grace_rim@sedaily.com


[영상취재 신현민·오승현 / 영상편집 유연서]

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