그랜드 퀘스트 2024 - 서울대학교 국가미래전략원 ***

[녹양]

21세기를 지배할 새로운 질서는 무엇인가? 인류의 운명을 바꿀 질문을 마주하라!

서울대 분야별 최고의 교수 20인이 던지는 미완의 질문, 그랜드 퀘스트! - 양자 컴퓨팅, 초저온•초전력 반도체, 추론하는 인공지능, 항노화 기술 등

1장. 대한민국의 미래를 열 질문, 그랜드 퀘스트

2장. 초미세•초저전력 반도체 : 미래 IT 산업의 패러다임을 바꿀 초미세•초저전력 반도체를 만들 수 있을 까?

인공지능, 빅데이터 등 현재 인류 사회를 선호하는 컴퓨팅 서비스들이 요구하는 반도체 계산량과 이에 따른 에너지 소모는 기하급수적으로 늘고 있다. 앞으로는 현세대의 기술이 아닌 새로운 반도체가 개발되어야 한다. 미래에 등장할 신개념 반도체는 크기가 지금보다 매우 작아져야 하고, 반도체의 전력 소모량도 크기와 함께 작아져야 하며, 반도체가 계산하고 정보를 저장하는 원리의 대안으로 기존 디지털 방식뿐만 아니라 아날로그 방식을 적용할 필요가 있다.

3장. 차세대 배터리 ; 한 번 충전에 10,000km, 10년 쓸 수 있는 배터리를 만들 수 있을까?

현재 상용화되어 있는 배터리는 리튬이온배터리로, 전기제품부터 전기차에 이르기까지 폭넓은 분야에서 활용되고 있다. 그간의 끊임없는 기술 개발과 기초 연구를 바탕으로 성능이 지속적으로 향상되어 왔지만 리튬이온배터리는 본질적으로 에너지 밀도를 높이면서도 수명을 유지하려면 기존의 리튬이온배터리 구조와 원리로는 한계가 있을 수밖에 없다.

앞으로 배터리를 구성하는 양극과 음극의 핵심 소재 개발 및 최적화, 여러 셀 기술이 동반되어 실용적인 활용을 가능하게 하기 위해서는 더 많은 도전적 연구 개발이 필요하다

4장 효소모방촉매 : 효소처럼 뛰어난 수소생산촉매를 만들 수 있을까?

가장 깨끗하다고 평가되는 '21세기의 연료'인 수소를 지속 가능한 에너지원으로 활용하기 위해서는 친환경적이고 효율저거인 수소 생산 방법을 찾아야 한다. 효율적인 촉매 없이는 물을 전기 분해해서 수소를 대량으로 얻을 수 없다. 지구상에 가장 효율적인 수소생산촉매로 인체의 효소가 떠오르고 있지만 우리는 아직 효소가 탁월한 촉매의 역할을 하는 메커니즘에 대해 이해하지 못하고 있다

5장. 환경 적응적 로봇 : 변화하는 환경에 적응하는 로봇을 만들 수 있을까?

제한된 환경에서 주어진 명령만을 수행하는 로봇은 재난 상황처럼 복잡하고, 끊임없이 환경이 변화하는 조건에서는 쓸 수 없다. 우리가 각종 미디어에서 쉽게 접하고 상상했던 것처럼 사람 같은 로봇이 사람 대신 여러 가지 일을 할 수 있도록 만들기 위해서는 다양한 환경에 유연하게 적응하는 능력이 필요하다.

6장. 체화 인지 구조 인공지능 : 뇌처럼 인지 구조를 적응적으로 생성하고 활용하는 인공지능을 만들 수 있을까?

인공지능 기술은 2000년대 들어서면서 기계학습이라는 강력한 학습 알고리즘의 개발에 힘입어 다양한 패턴을 인식하고 예측하는 기술 분야에서 엄청난 진전을 이루었다. 그러나 현재의 인공지능은 닫힌 환경의 한정된 데이터를 기반으로 학습하기 때문에 끊임없이 변화하는 불확실한 환경에 스스로 대응하지 못한다는 한계가 있다. 반면, 인간의 뇌는 발달 과정에서 경험을 통해 인지 구조를 변형하고 성장시키면서 이와 같은 환경에 적응한다.

7장. 추론하는 인공지능 : 인과관계를 완전히 추론하는 인공지능을 만들 수 있을까?

인공지능은 이 시대의 가장 뜨거운 화두 중 하나다. 그런데 인공지능이 우리가 묻는 여러 질문에 대하여 대답을 내놓는다 하더라고 그 대답의 이유를 설명하지 못한다면 인공지능을 신뢰할 수 없을 것이다. 인공지능을 신뢰하기 위해서는 그 인과관계를 설명할 수 있어야 하지만, 현재의 인공지능 패러다임 하에서는 인과관계를 추론하는 것은 불가능하다.

8장. 동형암호 : 암호화된 데이터로 인공지능과 소통할 수 있을까?

인공지능을 더 적극적으로 활용하기 위해서는 암호화되지 않은 상태에서 데이터를 학습시켜야 한다. 이 과정에서 데이터가 제삼자에게 노출될 가능성이 높아 정부나 기업 차원에서도 생성형 인공지능 활용을 제한하는 등 보안 문제에 긴밀하게 대처하고 있다. 기밀 자료를 안전하게 보호하면서 인공지능을 학습시켜 활용할 수 없을까?

9장. 향노화기술 : 노화 세포를 탐색하고, 제어할 수 있을까?

불로장생, 즉 노화의 극복은 동서양을 막론하고 모든 인류가 오랜 시간 염원해 왔던 주제이며, 역사와 픽션을 통틀어 수없이 통용되는 주제이기도 하다. 노화를 어떻게 정의할 수 있으며, 과연 과학적으로 극복 가능한 현상일까? 노화 세포가 인체 각 조직에 노화를 전파하는 메커니즘을 이해하고 제어할 수 있다면, 노화와 관련된 많은 질환을 치료할 수 있는 새로운 돌파구가 열릴 것이다.

10장. 인공지능 기반 항체 설계 : 단백질 구조 예측을 넘어 항체를 설계하고 생명체의 적응 면역계를 이해하는 인공지능을 만들 수 있을 까?

인류는 아직 우리 몸의 적응 면역계의 메커니즘을 정확히 이해하지 못하고 있다. 만약 이 메커니즘을 완전히 이해할 수 있다면 수많은 질병에 대해 맞춤형 신약을 만들 수 있을 것이다.

11장. 양자정보과학 ; 집적 회로를 기반으로 양자컴퓨터를 만들 수 있을까?

양자과학 기술은 100m 경주가 아니라 마라톤과 같은 긴 흐름을 봐야 하는 분야다. 기존의 정보과학기술의 판도를 완전히 바꿔 놓을 만큼 많은 가능성이 기대되지만 아직은 하드웨어 기술을 어떻게 구현할지를 넘어서 활용 가능 범위에 대해 명확한 해답도 나와 있지 않은 상황이다. 양자과학 기술을 활용한 양자컴퓨터가 실용적으로 쓰이기 위해서는 고전 컴퓨터만큼 오류가 낮아야 하지만, 이 문제를 해결하는 것이 하드웨어 구현 측면에서 현재 가장 어려운 난제다. 큐비드의 조작 용이성과 계산의 신뢰성을 동시에 만족시키는 범용 양자컴퓨터를 구현하는 데 있어 반도체 집적 회로 분야에서 축적된 한국의 역량을 활용할 방법은 무엇일까?