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SNU Grand Quests 과학기술의 미래,
서울대학교 Grand Quests가 열어갑니다.

서울대 국가미래전략원
과학기술의 각 분야에서 아직까지 풀리지 않은 문제,
단기적으로 해법이 잘 보이지 않는 문제, 그래서 실패할 가능성이 큰 문제,
그럼에도 불구하고 해법을 구한다면 그 분야의 패러다임을 바꿀 것으로 기대되는 문제

‘그랜드 퀘스트’로 던지고자 합니다.

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집적회로기반 양자컴퓨팅 Quantum Computing based on Integrated Circuits 집적회로 기술로 양자컴퓨팅을
구현할 수 있을까?

양자컴퓨팅을 실용적으로 쓸 수 있으려면 고전컴퓨터만큼 오류가 낮아야 한다.
큐비트의 조작가능성과 계산의 신뢰성을 동시에 만족시키면서 반도체 집적회로 분야에서 축적된 한국의 역량을 활용할 수 있는 방법이 무엇일까?
집적회로 기반의 양자컴퓨팅 플랫폼을 만들기 위해 풀어야 할 문제가 무엇일까?

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프라이버시 기반 인공지능 Private AI 암호화된 데이터로 인공지능과 소통할 수 있을까?

개인이나 조직의 중요한 정보를 인공지능에게 제공하지는 않으면서도 인공지능을 활용할 수 있는 방법은 없을까?
암호화된 상태의 데이터로 인공지능을 학습시키고, 암호화된 질문을 던지고 암호화된 답변을 받을 수 있는 궁극의 암호체계를 만들 수 있을까?

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효소모방 촉매 Enzyme-like Catalyst 효소처럼 뛰어난 수소생산 촉매를
만들 수 있을까?

효율적인 촉매 없이는 물을 전기분해해서 수소를 대량으로 얻을 수 없다.
지구상에 가장 효율적인 수소생산 촉매는 인체 내의 효소다.
효소가 탁월한 촉매의 역할을 하는 메커니즘은 잘 아직 이해하지 못하고 있다.
효소처럼 효율적으로 작용하는 촉매를 만들 수 있을까?

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추론하는 인공지능 Inference based AI 인과관계를 완전히 추론하는 인공지능을 만들 수 있을까?

대답과 함께 그 이유를 설명하지 못한다면 인공지능을 믿고 쓸 수 없다.
신뢰할 수 있는 인공지능은 인과관계를 설명할 수 있어야 하지만 현재의 인공지능 패러다임에서는 인과관계 추론이 불가능하다.
인간이 납득할 수 있는 인과관계를 추론하고 제시할 수 있는 인공지능 알고리즘을 만들 수 있을까?

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체화 인지구조 인공지능 AI with embodied cognitive architecture 뇌와 같이 인지구조(adaptive cognitive architecture)를 적응적으로 생성하고 활용하는 인공지능을 만들 수 있을까?

닫힌 환경(closed environment)의 한정된 데이터 기반으로 학습하는 현재의 인공지능은 끊임없이 변화하는 불확실한 환경과 문제에 스스로 대응하지 못한다.
반면, 이 같은 문제에 대해 사람의 뇌는 발달 과정에서 경험을 통해 인지구조(cognitive architecture)를 변형하고 성장시키면서 적응한다.
인간의 뇌와 같이 동적인 환경과 상호작용하며 인지구조를 형성하며 발달해 나가는 아기의 마음(babymind)를 가진 인공지능을 구현할 수 있을까?

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인공지능 기반 항체설계 AI based Antibody Design 단백질 구조 예측 AI를 넘어 항체를 설계하고 생명체의 적응 면역계를 이해하는 AI를 만들 수 있을까?

인류는 아직 적응 면역계의 메커니즘을 정확히 이해하지 못하고 있다.
이 메커니즘을 완전히 이해한다면 수많은 질병에 대해 맞춤형 신약을 만들 수 있다.
획기적인 규모의 항체 데이터베이스를 구축하고, 이를 학습하는 인공지능 알고리즘을 만들 수 있을까? 이를 통해 인간의 적응 면역계 작동 메커니즘을 새롭게 해석하는 것이 가능할까?

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노화의 과학 Science of Aging 노화세포를 탐색하고, 제어할 수 있을까?

노화세포가 인체 각 조직(tissue)에 노화를 전파하는 메커니즘을 이해하고 제어할 수 있다면 노화와 관련된 많은 질환을 치료할 수 있는 새로운 돌파구가 열릴 수 있다.
노화 전파의 메커니즘을 과학적, 실험적으로 해석할 수 있을까?

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초미세/초저전력 반도체 Super-small, Super-cool Semiconductor 미래 IT 산업의 패러다임을 바꿀
초미세/초저전력 반도체를 만들 수 있을까?

인공지능, 빅데이터 등 현재 인류 사회를 선도하는 컴퓨팅 서비스들이 요구하는 반도체 계산량과 이에 따른 에너지 소모가 기하급수적으로 늘고 있다.
그러므로 현 세대의 반도체가 아닌 새로운 반도체가 개발되어야 한다.
이런 신개념 반도체는 (1) 반도체가 지금보다 매우 작아져야 하고, (2) 반도체의 전력 소모도 크기와 함께 작아져야 하며, (3) 반도체의 정보 계산 및 저장 원리로 기존의 디지털 방식 뿐만 아니라 아날로그 방식까지 적용해야 한다.
이런 반도체를 개발할 수 있을까?

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환경적응적 로봇 Adaptive Robot 변화하는 환경에 적응하는 로봇을
만들 수 있을까?

제한된 환경에서 주어진 명령만을 수행하는 로봇은 재난 상황처럼 복잡하고 끊임없이 변화되는 환경에서는 쓸 수 없다.
변화된 환경을 인지하고, 이에 맞추어 행동을 적응시키면서 임무를 수행하는 로봇을 만들 수 있을까?

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초경량 배터리 Ultra Light Battery 한번 충전에 1만킬로, 10년가는
배터리를 만들 수 있을까?

이차전지의 에너지밀도와 긴 수명은 상충관계이다.
에너지밀도가 높으면서 수명을 길게 하려면 극단적으로 가벼운 소재에 기반하면서도 가역적인 전기화학 반응이 가능한 시스템을 찾아야 한다.
현재의 리튬이온 배터리 기술의 한계는 어디일까?
리튬을 대체할 다른 금속을 주기율표에서 다시 찾을 수 있을까?

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