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연구 참여한 한인수 KAIST 교수

"터보퀀트(TurboQuant)는 사전 작업 없이도 인공지능(AI) 모델에 바로 적용할 수 있는 것이 장점입니다.빠른 시일 내 실제 서비스에 적용해 검증할 수 있을 겁니다."

구글이 최근 공개한 AI 메모리 압축 알고리즘 '터보퀀트' 연구에 참여한 한인수 KAIST 전기 및 전자공학부 교수(33·사진)는 이렇게 말했다.한 교수는 30일 열린 영상 기자간담회에서 터보퀀트가 AI의 메모리 '병목현상'을 줄여 산업 전반의 효율성을 높일 수 있을 것이라고 전망했다.

그는 다만 터보퀀트가 메모리 반도체 수요를 줄일 것이라는 예상이 쏟아지며 주가 약세를 초래한 데 대해선 "연구를 마무리할 때까지도 이 결과가 하드웨어 시장에 이렇게 영향을 미칠 줄 몰랐다"며 "앞으로 반도체 시장 변화를 예측하기는 어렵다"고 말을 아꼈다.터보퀀트는 구글리서치,실시간 배팅사이트딥마인드,뉴욕대 등이 공동으로 연구했다.한 교수는 2024년 KAIST 교수로 임용된 뒤 이듬해부터 구글리서치 방문 연구원으로 참여해왔다.

한 교수는 연구에 직접 관여하지는 않았지만 터보퀀트의 바탕이 되는 핵심 기술 2개에 논문 공동저자로 이름을 올렸다.한 교수는 2024년 QJL에 관한 논문을,실시간 배팅사이트2025년에는 폴라퀀트에 관한 논문을 아카이브에 공개했다.

[최원석 기자]


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