AI od LG: mniej odpowiedzi, więcej rozwiązań dla przemysłu

AI potrafi udzielić przekonującej odpowiedzi. W fabryce, laboratorium czy na rynku finansowym ważniejsze jest jednak to, czy jej prognoza sprawdzi się w praktyce. Właśnie na tej różnicy LG AI Research oparło prezentację „Expert AI” podczas wydarzenia AI Talk Concert, które odbyło się 14 września 2026 r. w LG Sciencepark w Seulu. Instytut pokazał zastosowania dostosowane do produkcji, badań naukowych i finansów oraz przedstawił plany systemów, które miałyby aktywniej uczestniczyć w pracy fizycznych obiektów.814

Od trafnej odpowiedzi do użytecznej decyzji

Lim Woo-hyung, jeden z szefów LG AI Research, podkreślał, że celem nie jest tylko zbudowanie dobrego modelu, lecz rozwiązanie problemów, z którymi przemysł zmaga się od lat. Jak argumentował, AI wdrażana w rzeczywistych procesach musi uwzględniać liczne zmienne, także rzadkie wyjątki, i wykazywać konkretne rezultaty.36 LG nie zamierza przy tym rezygnować z modeli ogólnego przeznaczenia: chce poprawiać ich możliwości równolegle z rozwijaniem systemów wyspecjalizowanych w wybranych dziedzinach.35

Produkcja: przewidywanie jakości i kontrola wyrobów

EXAONE Tabular ma analizować dane produkcyjne, aby przewidywać warunki procesu i jakość wyrobów. EXAONE Omni-Inspect jest z kolei przeznaczony do kontroli produktów nawet wtedy, gdy zmienia się proces lub ich wygląd — według LG bez konieczności ponownego trenowania modelu.414 Podczas wydarzenia przedstawiono też wykorzystanie agentów AI do wyboru i klasyfikacji danych oraz trenowania modeli, co ma pomagać wcześniej wychwytywać problemy na produkcji.4

Dalej sięgają plany fabryk opartych na modelach bazowych dla robotów, w których cały zakład miałby działać jako zintegrowany, inteligentny system. To zapowiedź kierunku prac, a nie dowód, że w pełni autonomiczne fabryki LG już funkcjonują.9

Nauka: wytypowany składnik i plan autonomicznego laboratorium

EXAONE Discovery LG przedstawia jako narzędzie do przewidywania właściwości materiałów i projektowania nowych. Firma podała przykład współpracy z należącą do grupy spółką LG Household & Health Care: w ciągu jednego dnia przeanalizowano 420 tys. potencjalnych substancji i wytypowano Rhamsydil do ewentualnego zastosowania w produktach do pielęgnacji włosów marki Dr.Groot.2414 Wytypowanie składnika nie jest równoznaczne z potwierdzeniem, że stanowi on zatwierdzoną lub klinicznie dowiedzioną metodę leczenia łysienia.

LG opisało również plan autonomicznego laboratorium, w którym eksperymenty kierowane przez AI i roboty wspierałyby ciągłe badania oraz uczenie się systemu. Tę wizję należy odróżnić od zgłoszonego wyniku przeglądu substancji.3536

Finanse: prognoza wraz z uzasadnieniem

W EXAONE Business Intelligence kilka agentów AI ma wspólnie analizować dane, wnioskować, prognozować i wyjaśniać wyniki.3950 W lipcu LG AI Research podpisało porozumienie z Koscom — firmą dostarczającą dane i infrastrukturę informatyczną dla koreańskiego rynku kapitałowego — dotyczące usługi analitycznej łączącej EXAONE BI z danymi rynkowymi. Według LG powiązany produkt ma przedstawiać ocenę przewidywanego kierunku zmian kursu akcji wraz z komentarzem uzasadniającym wynik.4650 Opis działania usługi nie dowodzi jednak trafności jej prognoz.

Co jest już wynikiem, a co pozostaje obietnicą?

LG AI Research podaje, że od powstania w grudniu 2020 r. zajęło się ponad 100 problemami specyficznymi dla różnych branż. Relacje z wydarzenia wymieniają też 368 prac zaprezentowanych na konferencjach i 1080 zgłoszeń patentowych.1333 Liczby te pokazują skalę deklarowanej działalności instytutu, lecz same w sobie nie mierzą skuteczności każdego z przedstawionych systemów.

Podczas spotkania George Cameron, współzałożyciel organizacji Artificial Analysis, przekonywał, że Korea Południowa powinna rozwijać także sztuczną inteligencję ogólną (AGI), ponieważ szersze zdolności modeli mogą pomóc w ich praktycznym zastosowaniu.17 Strategia LG ma więc dwa tory: rozwiązywać sprawdzalne problemy branżowe już teraz i jednocześnie rozwijać bardziej uniwersalną AI. Najważniejszym testem pozostanie to, czy systemy będą niezawodnie działać poza demonstracją.