Sui最新学術研究賞が発表：世界のトップ大学が参加し、17件の提案が42万ドルの助成金を受ける

最近、Sui財団は新しい学術研究賞の受賞者リストを発表し、Web3技術の発展を促進する研究プロジェクト、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、そしてSuiに基づいて構築された製品に関連する最先端技術を支援することを目的としています。

今回のラウンドでは、国際的に有名な大学からの17件の研究提案が資金提供を受け、総額は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、ロンドン大学ユニバーシティ、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

分散型自律組織の(DAO)の多様性に関する研究

コーネル大学の研究チームは、分散型組織の本質を探求し、分散度を測定する指標を構築し、組織内部の分散を向上させる実践方法を模索します。

自適応型安全な非同期DAGコンセンサスプロトコル

ロンドン大学学院のプロジェクトは、攻撃耐性を強化し、変化する対戦相手の環境に適応するための非同期有向非循環グラフ(DAG)プロトコルの開発を目指しています。このプロトコルは、部分的に同期した対戦相手のパフォーマンスレベルに近いままで、より高いセキュリティと適応性を提供します。

大規模言語モデルに基づくSuiスマートコントラクト監査

ロンドン大学学院の別のチームは、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効率を向上させます。彼らは以前、52のSolidity DeFiスマートコントラクトの中に、近10億ドルの損失を引き起こす脆弱性を発見し、現在はSuiスマートコントラクトの分野に研究を拡大しています。

パスワードコンセンサスプロトコルの研究

ベルン大学のプロジェクトは、現在のコンセンサスプロトコルの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、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。

分散型オラクルプロトコル検証フレームワーク

カーネギーメロン大学とDjed Allianceの協力プロジェクトは、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および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証明管理システムを利用して、包括的な定義と証明戦略ライブラリを開発します。

ブロックチェーンの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研究は、スマートコントラクトの設計上の欠陥に起因するスケーラビリティのボトルネックを特定し、取引手数料の調整が並列化の可能性にどのように影響するかを探求し、ブロックチェーンアプリケーションのパフォーマンスを向上させることを目的としています。

Bullsharkプロトコルの機械化検証

シンガポール国立大学のプロジェクトは、Bullsharkの属性を正式に検証するために最新のコンピュータ支援検証ツールを使用し、DAGベースのコンセンサスプロトコルの理解を進め、分散システム研究のための初の機械検証されたモデルを提供します。

ブロックチェーンのベンチマーク標準フレームワーク

リハイ大学の研究は、さまざまな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フォーマットを作成することを目的としており、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します。

スケーラブルな分散型共有シーケンス層を構築する

韓国科学技術院のプロジェクトは、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をソート層として使用する複数のRollupをどのように実行し、それぞれの実行層に基づいてトランザクションを解釈できるようにするかを研究します。

現地の運賃市場と最適な混雑料金

ニューヨーク大学の研究は、地元の料金市場を調査して混雑料金を最適化し、混雑を取引することとブロックチェーンネットワークで取引を実行することとの類似点を探ります。これにより、混雑状態を反映する効果的な料金メカニズムを確立することを目的としています。

スライス自動マーケットメーカー(SAMM)

イスラエル工科大学は、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」と呼ばれる新しい概念を開発しています。この研究では、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方法を探ります。完全に並行化されたシャーディングAMMを実現するために。

競争メカニズムにおけるプライベート情報の開示

ローマトルビアタ大学のプロジェクトは、市場メカニズム設計の新しいアプローチを探求し、デザイナー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、現代の市場ダイナミクスと競争についての洞察を提供することを目的としています。

大規模言語モデルに基づいて生成されたSuiスマートコントラクト

カーネギーメロン大学の研究は、現在の大規模言語モデルがMove言語のスマートコントラクトを生成する際に直面する課題を解決することを目的としています。彼らは包括的なMove言語のサンプルデータセットを収集し、プロンプトエンジニアリングを強化し、微調整を実施し、異なる方法におけるLLMの有効性を比較します。

COMET:Solidity to Move Transition Framework

ニコシア大学のプロジェクトは、SolidityとMoveの包括的な比較分析を完了し、Moveの機能と能力に対する深い理解を促進し、開発者がMoveを使用して開発に容易に移行できるようにするためのフレームワークを開発します。

DeFiの最適化:ディープラーニングアプローチ

ローザンヌ連邦工科大学の研究は、Sui DeFiプロトコルにおける最適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。このモデルは、強化されたリカレントニューラルネットワークと深層強化学習を組み合わせ、予測精度を向上させるためにソーシャルメディアの感情分析を統合しています。

SUIのボラティリティ予測能力評価

キプロスオープン大学のプロジェクトは、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ます。研究は主にSUIに焦点を当て、さまざまなブロックチェーン資産で検証を行い、高頻度価格データを利用して分析します。

低メモリポスト量子透明zkSNARK

ペンシルベニア大学の研究は、zkSNARKsのスケーラビリティを開発することを目的としており、証明者の時間複雑性、空間複雑性、そしてSRSのサイズという3つの主要な障害を同時に解決することにより、ブロックチェーン技術におけるさまざまなアプリケーションに展開可能なスケーラブルな暗号証明を提供します。

これらの受賞プロジェクトは、コンセンサスメカニズム、スマートコントラクトの安全性、DeFiの最適化、暗号証明など、ブロックチェーン技術の複数の重要な分野をカバーしており、Suiエコシステムがブロックチェーン技術の革新を推進する決意と先見の明を示しています。