Sui学術研究賞の新しいラウンドが発表されました：世界的に有名な大学が参加し、17のプロジェクトが42万ドルを超える資金を獲得しました

Sui財団は最近、新しいSui学術研究賞の受賞者リストを発表しました。このプログラムは、Web3の発展を推進する研究を資金提供することを目的としており、特にブロックチェーンネットワーク、スマートコントラクトプログラミング、Suiに基づいて構築された製品に関連する技術の限界を推進することに焦点を当てています。

過去の2つのフェーズで、Sui財団は多くの国際的に有名な大学からの17件の提案を承認し、総助成金額は425,000ドルに達しました。参加した大学には、韓国科学技術院(KAIST)、ロンドン大学ユニバーシティ(UCL)、ローザンヌ工科大学(EPFL)、シンガポール国立大学(NUS)などが含まれています。

! スイの新しい学術研究賞が発表されました:世界的に有名な大学が参加し、17の賞が420,000米ドルを超えました

賞を受けた提案の概要

DAO:投票グループの多様性

コーネル大学のアリ・ジュエルズ教授が率いる研究は、分散型組織の本質的な問題を解決することを目的としています。このプロジェクトは、DAOの分散度を測定する指標を構築し、組織内部の分散化を高める実践的方法を探求します。

自適応型安全な非同期DAGプロトコルコンセンサス

ロンドン大学学院のフィリップ・ヨバノビッチは、攻撃耐性を強化し、変化する敵に適応するための非同期DAGプロトコルの開発を提案しました。このプロトコルは、部分的に同期された敵のパフォーマンスレベルに近い状態を維持しつつ、より良いセキュリティと適応性を提供することを目的としています。

大型言語モデルに基づくSuiスマートコントラクト監査

ロンドン大学のアーサー・ジャーヴェイスチームは、GPT-4-32kやClaude-v2-100kなどの大規模言語モデルを利用して、Moveスマートコントラクトの監査を改善する計画です。このプロジェクトはSuiスマートコントラクトに拡張され、タイムリーな堅牢な安全評価エンジニアリングの重要性が強調されます。

マッピングコンセンサスプロトコル領域

ベルン大学のクリストファー・カチン教授は、現在のコンセンサス分野を調査し、暗号コンセンサスプロトコルに新たな洞察を提供し、既存のアルゴリズムをより良く理解することに役立ち、分散型プロトコルの設計に新しい構造を提供します。

高信頼性検証フレームワークの分散型オラクルプロトコル

カーネギーメロン大学のジゼル・レイスとDjed Allianceのブルーノ・ウォルツェンローゲル・パレオが、形式的手法を通じてブロックチェーンオラクルを厳密に分析し検証するためのフレームワークを作成し、スマートコントラクトにおける外部データの正確性と公平性を確保します。

スケーラビリティのボトルネックを特定する

チューリッヒ工科大学のロジャー・ワッテンホファー教授は、スマートコントラクト設計の欠陥に起因するボトルネックの特定に関する研究を行い、ブロックチェーンアプリケーションの並列化の可能性を高めることを目指し、取引手数料の調整が並列化に与える影響を探ります。

Bullsharkプロトコルの機械化

シンガポール国立大学のイリヤ・セルゲイ教授は、現代のコンピュータ支援検証ツールを使用してBullsharkの属性を正式に検証し、DAGベースのコンセンサスプロトコルの理解を進めます。

BBSF：ブロックチェーン標準化基準フレームワーク

リハイ大学のヘンリー・F・コース教授は、L1ブロックチェーンとL2拡張ソリューションを公平に比較するためのブロックチェーンベンチマーク標準化フォーマットを作成することを提案し、ユーザーと開発者にチェーンパフォーマンスの透明な洞察を提供することを目指しています。

スケーラブルで分散型の共有シーケンス層を構築する

韓国科学技術院のMin Suk Kang教授は、Bullshark/Mysticetiを共有ソートアルゴリズムとして使用することを探求し、Suiをソートレイヤーとして使用する複数のロールアップを実行します。

最適な混雑価格設定のためのローカル料金市場

ニューヨーク大学のAbdoulaye Ndiaye教授は、混雑料金を最適化するために地域コスト市場を研究し、混雑状態を反映した効果的な料金メカニズムを構築して、最適な資源配分を実現します。

SAMM：シャーディング自動マーケットメーカー

イスラエル工科大学のIttay Eyal教授は、複数の契約を利用して並行性を高めるシャーディング契約の概念を開発しています。このプロジェクトは、複数のAMMシャードを維持するために流動性提供者とトレーダーのインセンティブを調整することを目的としています。

競争メカニズムにおけるプライベートディスクロージャー

ロマトルビア大学のアンドレア・アッター教授は、市場メカニズム設計の新しいアプローチを探求し、設計者が代理人にプライベートに情報を開示することが市場の結果や戦略的相互作用に与える影響を研究します。

大規模言語モデルを使用してSuiスマートコントラクトを生成する

カーネギーメロン大学のケン・コエディンガーとイーソン・チェンは、MoveコードとSui特有のヒントを使用して大規模言語モデルを微調整し、Suiスマートコントラクトの生成を改善する研究を行います。

COMET：Moveへの移行に関する比較指標とフレームワーク

ニコシア大学のジョージ・ギアグリス教授が、SolidityとMoveの包括的な比較分析を行い、Moveの機能と能力についてのより深い理解を促進します。

革新的なDeFi:ディープラーニング手法により、Suiの流動性と動的手数料を最適化

ローザンヌ連邦工科大学のラシッド・ゲラウイとワリド・ソフィアンは、Sui DeFiプロトコルにおける最適な範囲予測のためのハイブリッド深層学習モデルを開発し、DeFiプロトコルの市場変動への対応能力を向上させることを目指します。

SUIのボラティリティ予測能力の評価

キプロスオープン大学のスタブロス・デギアナキス教授は、Sui資産のボラティリティ予測におけるSPECアルゴリズムの有効性を調査し、主にSUI資産に焦点を当てます。

低メモリポスト量子透明zkSNARK

ペンシルベニア大学のブレット・ファルクとプラティユシュ・ミシュラは、証明者の時間計算量、空間計算量、SRSのサイズなどの主要な障害を解決するために、スケーラブルなzkSNARKを開発することに取り組みます。

これらの研究プロジェクトは、コンセンサスアルゴリズムからスマートコントラクトの安全性、DeFiの最適化、プライバシー保護まで、ブロックチェーン技術のいくつかの重要な分野を網羅しています。これらの最前線の研究を支援することによって、Sui財団はブロックチェーン業界全体の技術の進歩と革新を推進することを目指しています。