LG AI Research ha sviluppato due nuovi foundation model specializzati nell’elaborazione dei dati industriali che hanno raggiunto prestazioni di livello SOTA, State of the Art, nei rispettivi benchmark internazionali. I modelli sono EXAONE Tabular, un Tabular Foundation Model (TFM) progettato per analizzare direttamente dati strutturati organizzati in righe e colonne, ed EXAONE Forecast, un Time Series Foundation Model (TSFM) dedicato alla previsione di dati che evolvono nel tempo. Le due tecnologie sono state sviluppate per affrontare attività operative molto diverse, dalla rilevazione dei prodotti difettosi alla previsione della domanda, dei prezzi delle materie prime, dei consumi energetici e dell’andamento dei mercati finanziari.
EXAONE Tabular è stato addestrato utilizzando oltre un miliardo di dati tabellari sintetici ed è progettato per comprendere direttamente le relazioni esistenti tra righe, colonne e valori. Il modello evita quindi il passaggio attraverso la conversione delle tabelle in testo normalmente richiesta quando questo tipo di informazioni viene elaborato tramite modelli linguistici generalisti, un processo che può aumentare il consumo di token e determinare una perdita di precisione nell’interpretazione delle strutture tabellari. Nel benchmark globale TabArena, EXAONE Tabular ha ottenuto il primo posto complessivo nella previsione dei dati categorici con un punteggio ELO pari a 1.760, superando TabFM di Google, presentato nel mese precedente e valutato a 1.749 punti. Il modello ha inoltre registrato le migliori prestazioni mondiali sia nelle attività di classificazione binaria, nelle quali deve distinguere tra due categorie come prodotto conforme o difettoso, sia nella classificazione multiclasse, utilizzata quando le categorie da prevedere sono almeno tre.
Una delle caratteristiche operative di EXAONE Tabular riguarda la capacità di produrre previsioni anche quando la quantità di dati disponibile è limitata. Il sistema può inoltre lavorare in presenza di valori mancanti, analizzando le relazioni tra le informazioni rimaste disponibili e riducendo così le attività necessarie per completare o correggere preventivamente i dataset. LG AI Research prevede applicazioni dirette in diversi settori: nella produzione industriale il modello può utilizzare i dati provenienti dall’ispezione delle celle delle batterie per identificare possibili difetti; nell’ambito biofarmaceutico e sanitario può analizzare dati clinici per stimare il rischio di malattia e la risposta dei pazienti ai trattamenti; nei servizi finanziari può essere impiegato per prevedere insolvenze, ritardi nei pagamenti e transazioni anomale. Nel corso della seconda metà del 2026 sono previsti progetti Proof of Concept in questi ambiti.
Il secondo modello, EXAONE Forecast è stato progettato per elaborare serie temporali e prevedere l’evoluzione futura di dati variabili nel tempo. Nel benchmark dedicato alla capacità zero-shot, che misura le prestazioni ottenute quando un modello deve analizzare dati mai incontrati prima senza eseguire un ulteriore addestramento, il sistema di LG AI Research ha raggiunto il primo posto mondiale superando modelli sviluppati da gruppi tecnologici statunitensi e cinesi, tra cui Google e Alibaba. La tecnologia affronta uno dei principali limiti dei tradizionali sistemi di previsione delle serie temporali, normalmente addestrati su dati appartenenti a uno specifico settore e quindi spesso bisognosi di nuovo sviluppo o ulteriore training quando vengono trasferiti in un contesto differente; inoltre, situazioni senza precedenti nei dati storici possono determinare una riduzione significativa dell’accuratezza delle previsioni.
Per ampliare la capacità di generalizzazione, EXAONE Forecast è stato addestrato su 25 miliardi di dati reali relativi a serie temporali, raccolti in settori quali Internet, vendite, energia, economia, sanità e trasporti, ai quali sono stati aggiunti 2.000 miliardi di dati sintetici progettati per simulare fenomeni del mondo reale. Il processo di addestramento combina caratteristiche tipiche delle serie temporali, comprese tendenze, stagionalità e volatilità, generando ulteriori scenari futuri attraverso i quali il modello può apprendere a gestire anche variazioni che non compaiono nei dati storici disponibili. Nel benchmark internazionale GIFT-Eval, gestito da Salesforce, EXAONE Forecast ha ottenuto livelli di accuratezza di previsione ai vertici mondiali e si è classificato inoltre al secondo posto nella categoria Agentic AI, dedicata ai sistemi capaci di analizzare autonomamente i dati ed eseguire le relative attività previsionali.
Le applicazioni previste comprendono la stima della domanda di prodotti, dei prezzi delle materie prime, del consumo di energia elettrica e dell’andamento dei titoli azionari. EXAONE Forecast è già utilizzato all’interno del gruppo LG: LG Electronics e LG Energy Solution lo stanno applicando alla previsione della domanda dei prodotti e dei prezzi delle materie prime. LG AI Research ha inoltre collaborato con Koscom e con il London Stock Exchange Group (LSEG) per lo sviluppo e il lancio di servizi di intelligenza artificiale dedicati alle previsioni sui mercati azionari.
I due modelli ampliano il programma di LG AI Research dedicato ai foundation model verticali. Nel 2024 il gruppo aveva già presentato EXAONE Path, un Pathology Foundation Model (PFM) utilizzato come base per lo sviluppo di un sistema di Cancer Agentic AI destinato a supportare la diagnosi dei tumori e i processi decisionali clinici; è inoltre prevista la presentazione di un Robot Foundation Model (RFM). La linea di sviluppo comprende quindi modelli specializzati per dati strutturati, serie temporali, patologia digitale e robotica, con applicazioni già avviate nei processi industriali e finanziari e ulteriori sperimentazioni previste nei settori manifatturiero, sanitario e biofarmaceutico.