LG AI Research: AEGIS

제조 현장의 품질 관리는 생산성과 직결되지만, 변화하는 공정 환경과 전문가의 직관에 의존하는 복잡한 결함 기준 때문에 AI 모델의 일반화에 한계가 있었다. 기존 AI 모델은 현장마다 성능이 급격히 떨어지거나, 전문가가 AI의 판단 근거를 이해하지 못하는 인지적 격차가 발생하곤 했다.

이를 해결하기 위해 LG AI Research는 AEGIS 플랫폼을 선보였다. AEGIS는 데이터만으로는 부족한 도메인 지식을 시스템에 통합하여, AI와 현장 전문가가 협업할 수 있는 환경을 구축하는 데 초점을 맞춘다.

AEGIS의 핵심 요소는 다음과 같다:

• 이상치에 대한 설명 제공: 단순히 확률값만 제시하는 것이 아니라, LLM 기반 에이전트를 활용해 과거 기록과 도메인 문서를 분석하여 자연어로 판단 근거를 설명한다.
• 전문가 피드백 반영: 전문가가 AI의 판단을 검증하고, 그 과정에서 얻은 도메인 지식을 다시 모델에 학습시켜 시스템을 지속적으로 진화시킨다.
• 도메인 지식의 통합: 데이터에 명시되지 않은 현장 전문가의 경험과 직관을 시스템이 이해할 수 있도록 설계되었다.