LG화학은 2018년 김천공장 고흡수성수지(SAP) 생산 라인에 카메라를 설치하고 이미지를 학습하는 딥러닝 알고리즘을 적용해 이물 발생으로 인한 라인 가동 중지 및 전수검사의 비효율성을 개선했다.
대산공장은 사업장 내 LTE 전용망을 구축하고 IoT기술을 기반으로 제품출하 정보를 체계적으로 관리하는 물류 자동화 시스템을 운영하고 있다. 제품출하 체크리스트 및 검수사진을 온라인 서버에 등록하는 등 검수 이력이 서버에 실시간으로 축적된다. 이에 데이터의 정확성은 물론 검수 체크의 편의성이 향상돼 검수진행 시간이 대폭 개선됐다.
첨단소재부문은 AI를 활용한 딥러닝 기술로 고효율∙장수명의 고성능 OLED 재료 개발에 나선다. LG화학은 물성이 우수한 OLED 물질을 발굴하기 위해 OLED 소자의 물성을 예측하는 딥러닝 모형을 구축했다. 미래기술연구센터에서는 지난해 AI로 후보 물질 60종 이상을 선별해 다양한 실험을 진행하고 있다.
이를 통해 최종 제품화에 필요한 실험을 기존 대비 50% 줄이고 우수물질 발굴 확률을 높여 나갈 예정이다. 생명과학부문은 AI를 활용한 신약 타깃 발굴 및 알고리즘 개발에 연구 역량을 집중하고 있다.
2017년부터 IBM의 AI 서비스 ‘왓슨(Watson)’을 활용해 몇분 만에 2500만건 이상의 문헌을 검색하고 순위화된 후보 타깃 목록을 확보할 수 있게 됐다.
현재 유전체 빅데이터 등을 내부 딥러닝 기술로 분석해 새로운 당뇨·대사 타깃을 발굴하는 연구를 진행 중이며, 추후 개발 단계에도 AI 기술을 확대 적용할 예정이다.