ICML 2025서 인정받은 LG AI…산업 공정 혁신 이끈 '에이전트 기술'

카테고리

데이터 과학/AI

서브카테고리

인공지능, 머신러닝

대상자

AI 및 머신러닝 분야 연구자 및 엔지니어, 산업 현장에서 AI를 적용하고자 하는 기술자

핵심 요약

• LG AI연구원이 ICML 2025에서 3편의 논문을 발표하며 산업 AI 기술의 혁신성을 인정받았다.
• 새로운 강화 학습 알고리즘은 오프라인 데이터와 온라인 경험을 결합해 학습 효율성과 초기 성능을 동시에 확보한다.
• 다중 에이전트 기반 강화 학습 기술은 LG화학의 NCC 공장에서 실제 적용되어 산업 현장의 복잡한 공정을 효율적으로 제어하는 데 성공했다.

섹션별 세부 요약

1. ICML 2025 논문 채택 및 연구 개요

• LG AI연구원은 ICML 2025에 총 3편의 논문을 채택받았으며, 그 중 1편이 '스포트라이트' 논문으로 선정되었다.
• '불가능한 행동에 대한 패널티와 보상 크기 조정 기법'을 도입한 새로운 강화 학습 알고리즘은 산업 운영 데이터와 실제 환경의 경험을 결합해 학습 효율성을 높인다.
• 이 기술은 강화 학습의 불안정성과 불필요한 행동 반복 문제를 구조적으로 해결하며, 산업 현장에 적합한 적용 가능성을 보여준다.

2. 새로운 강화 학습 알고리즘의 성능

• 실험에서 이 알고리즘은 무조코, 애도릿, 앤트메이즈 등 주요 벤치마크 환경에서 모두 최고 수준의 성능을 기록했다.
• 데이터 효율성과 적응력을 동시에 확보해 기존 산업 데이터를 더욱 효과적으로 활용할 수 있는 해법으로 평가된다.
• 이 알고리즘은 실제 환경에서의 온라인 경험과 오프라인 데이터의 결합을 통해 학습 초기 성능 저하 문제를 해결한다.

3. 다중 에이전트 기반 강화 학습 기술의 실제 적용

• LG화학의 NCC 공장에 적용된 다중 에이전트 기반 강화 학습 기술은 각 공정 단위를 독립된 AI 에이전트가 담당하고 필요 시 협업하는 구조로 설계되었다.
• 이 구조는 석유화학 외에도 로보틱스, 물리 기반 시스템 등에 적용 가능하며, 범용성을 갖췄다.
• 이 기술은 LG AI연구원이 AAMAS 및 ALA 워크숍에서 처음 공개한 이후, ICML 2025에서 주목을 받았으며, 향후 IJCAI에서도 발표 예정이다.

결론

• 산업 현장에 적용 가능한 강화 학습 알고리즘과 다중 에이전트 기술의 성공적 적용을 통해 LG AI연구원은 산업 AI 혁신의 선구자가 되었다.
• 앞으로도 이러한 기술이 다양한 산업 분야에서 활용될 것으로 기대되며, LG AI연구원의 후속 연구 결과가 주목받을 것으로 보인다.