Sui学術研究賞新ラウンド結果発表：世界的に有名な大学が助成金を獲得、17のプロジェクトの総額は42万ドルを超える

Sui基金会は最近、新しいラウンドの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支援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関連技術のブレークスルーに焦点を当てています。

過去の2段階で、世界のトップ大学からの17件の提案が承認され、総額425,000ドルの助成金が提供されました。参加した大学には、韓国科学技術院、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ、ローザンヌ連邦工科大学、シンガポール国立大学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

受賞提案の概要

DAO:投票グループの多様性

コーネル大学のAri Juelsチームは、分散型組織の程度を測定する指標の確立に取り組みます。研究の目的は、組織内部の分散化を強化する実践方法を特定することです。

自適応安全な非同期DAGプロトコルコンセンサス

ロンドン大学ユニバーシティカレッジのフィリップ・ヨバノビッチチームは、攻撃耐性を向上させ、動的な対戦相手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、優れたセキュリティと適応性を提供しながら、部分的に同期した対戦相手の性能レベルに近い状態を維持することを目的としています。

大型言語モデル支援のSuiスマートコントラクト監査

ロンドン大学ユニバーシティカレッジのアーサー・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。彼らは52のSolidity DeFiスマートコントラクトの初期分析結果に基づいて、研究をSuiスマートコントラクトに拡張します。

マッピングコンセンサスプロトコル分野

バーゼル大学のクリストファー・カチンチームは、現在のコンセンサス分野を包括的に調査し、暗号コンセンサスプロトコルに新しい洞察を提供します。これにより、既存のアルゴリズムをより良く理解し、分散プロトコルの設計に新しいアイデアを提供するのに役立ちます。

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・レイスチームとDjedアライアンスのブルーノ・ヴォルツェンロゲル・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ます。この研究では、Coq証明管理システムにおける形式化された基本的なオラクルプロトコルとビジネスモデルが利用されます。

スケーラビリティボトルネックの特定

スイス連邦工科大学のロジャー・ワッテンホファーチームは、スマートコントラクトの設計上の欠陥に起因するボトルネックを特定することで、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ています。彼らはまた、取引手数料の調整が並列化の可能性に与える影響についても探求します。

ブルシャークプロトコルの機械化

シンガポール国立大学のIlya Sergeyチームは、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、有向非巡回グラフに基づくコンセンサスプロトコルの理解を進めます。

BBSF：ブロックチェーンのベンチマーク標準フレームワーク

リハイ大学のヘンリー・F・コースチームは、L1ブロックチェーンとL2スケーリング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計画しており、ユーザーと開発者にチェーンの性能に関する透明な洞察を提供します。

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チームは、Bullshark/Mysticetiを共有ソートアルゴリズムとして使用する可能性を探求し、Suiをソート層として使用する複数のロールアップを実行することに関与します。

は最適な混雑価格設定のためのローカル料金市場に使用されます

ニューヨーク大学のAbdoulaye Ndiayeチームは、混雑料金を最適化するためにローカル料金市場を研究し、混雑状態を反映した効果的な料金メカニズムの構築を探求します。

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イッタイ・エヤルチームは、複数の契約を通じて並行性を高めることを目的としたシャーディング契約の概念を開発しています。彼らの目標は、複数のAMMシャードを維持するためにインセンティブメカニズムを調整し、完全に並行化されたシャーディングAMMを実現することです。

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

ローマ・トルヴェイアータ大学のアンドレア・アッタールチームは、市場メカニズム設計の新しいアプローチを探求し、設計者がエージェントに秘密裏に情報を開示することが市場の結果と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・チェンのチームは、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します。

COMET：Moveへの移行に関する比較測定とフレームワーク

ニコシア大学のジョージ・ギアグリスチームは、SolidityとMoveの間で包括的な比較分析を完了し、Moveの機能と能力に対する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ヒド・ゲラウイとワリド・ソフィアンのチームが、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ヴロス・デギアナキスチームが、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・ミシュラのチームは、証明者の時間計算量、空間計算量、SRSのサイズなどの問題を解決するために、スケーラブルなzkSNARKsの開発に取り組んでいます。

これらの研究プロジェクトは、分散型組織からスマートコントラクトのセキュリティ、コンセンサスメカニズムからDeFiの最適化まで、ブロックチェーン技術の複数の重要な領域を網羅しています。Sui財団はこれらの最前線の研究を支援することで、ブロックチェーン技術の進歩を推進する決意を示し、業界全体に重要なブレークスルーをもたらすことが期待されています。