▲LG경영개발원 CI
LG그룹이 고부가가치 소재 개발과 구조 재편의 이중 과제를 안고 있는 국내 석유화학업계에 인공지능(AI) 해법을 제시해 주목받고 있다.
수십 년 경력을 자랑하는 엔지니어 전문가의 '감'에 의존하던 공장 운영을 데이터 기반의 AI 알고리즘으로 대체해 '마른 수건을 짜내듯' 수익성을 극대화하겠다는 전략적 방안을 찾은 것이다.
16일 업계에 따르면, LG경영개발원은 최근 '강화 학습을 이용한 스케줄링 최적화 방법 및 장치' 특허를 출원하며 기술적 해법을 제시했다.
이 기술은 복잡한 NCC 공정을 3개의 'AI 에이전트'가 분담해 제어하는 '멀티 에이전트 강화 학습(MARL)' 방식을 채택했다. 마치 게임을 하듯 각 에이전트가 서로 정보를 주고받으며 최적의 수를 찾아내는 방식이다.
이른바 '공정 지능화' 카드를 꺼내든 것으로, LG경영개발원의 특허기술 핵심은 석유화학의 심장부로 불리는 '나프타 분해설비(NCC)'에 AI를 이식하는 것이다.
NCC는 원료인 나프타를 고온에서 분해해 '석유화학의 쌀'인 에틸렌·프로필렌 등을 생산하는 핵심 공정이다. 그러나 수많은 변수가 복잡하게 얽혀 있어 그동안 베테랑 엔지니어들조차 최적의 운영 조건을 찾기 어려웠던 영역이다.
LG경영개발원, 'AI 에이전트' 특허 출원…“이익 9.46% 더 냈다"
▲LG경영개발원이 출원한 'AI 에이전트' 특허. 자료=LG경영개발원 제공
LG경영개발원에 따르면, 멀티 에이전트 강화 학습은 3개 AI 에이전트 가운데 제1 에이전트가 수시로 입고되는 나프타를 성상에 따라 최적의 탱크를 결정하면, 제2 에이전트가 탱크별 최적의 혼합비율을 계산하고, 이어 제3 에이전트가 분해로의 가동온도와 투입량 등 제반 조건을 설정한다는 시스템이다.
가장 눈에 띄는 것은 구체적인 성능 지표다. LG측이 MARL 시뮬레이션을 통해 현장 전문가의 기존 방식과 AI 모델을 비교한 결과, AI를 적용했을 때 공장의 총이익이 약 9.46% 증가한 것으로 나타났다.
특히, AI는 인간이 생각하기 힘든 '역발상' 운영을 통해 에너지 효율을 극대화했다. 특허 분석 결과, AI 에이전트는 분해로의 코일 출구온도(COT)를 전문가 평균인 840.4도보다 약 8도 낮은 832.4도로 설정했다.
일반적으로 온도를 낮추면 분해 효율이 떨어질 것이라고 생각하기 쉽지만 AI는 온도를 낮춰 연료비를 절감하는 대신 시간당 원료 투입량을 기존 34.0톤에서 36.5톤으로 2.5톤 늘리는 선택을 했다. 결과적으로 '에너지는 덜 쓰고 제품은 더 많이 생산하는' 최적의 황금비를 찾아낸 셈이다.
“40개월 걸리던 소재 개발도 5개월로"…R&D 패러다임 전환
인공 지능화 해법을 통한 NCC 공정 혁신뿐만 아니라 소재 개발(R&D) 단계에서도 AI 도입 성과를 창출했다.
LG AI연구원은 신소재 발굴 플랫폼 '엑사원 디스커버리'를 통해 논문과 특허 등 4500만 건 이상의 전문 문헌을 학습했다. 엑사원은 논문 내의 분자구조 이미지를 인식하는 '광학 화학구조 인식(OCSR)' 기술을 가동해 연구원이 일일이 문헌을 찾고 실험하는 데 걸리던 시간을 획기적으로 줄였다.
LG AI연구원은 “엑사원 디스커버리 적용으로 통상 40개월이 소요되던 신소재 발굴 기간을 5개월로 단축할 수 있다"며 “이미 화장품 신원료 개발 등에 적용돼 성과를 내고 있다"고 설명했다.
;){kind=link}