Sui学術研究賞の最新ラウンドの結果発表：世界のトップ大学が参加し、17のプロジェクトが42万ドル以上の資金を獲得

最近、Sui基金会は新しい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の発展を促進する研究に資金を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、およびSuiに基づいて構築された製品に関連する技術の突破を促進することに重点を置いています。

過去の2つの段階で、国際的に有名な大学からの17件の提案が承認され、総助成金額は42.5万ドルに達しました。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

コーネル大学のアリ・ジュエルズ教授が率いるこの研究は、分散型組織の本質に焦点を当てています。このプロジェクトは、DAOの分散化の程度を測定する指標を確立し、組織内部の分散化を高めるための実践方法を探求します。

適応型安全な非同期DAGプロトコルコンセンサス

ロンドン大学のフィリップ・ヨバノビッチ教授は、攻撃耐性を強化し、動的な対抗者に適応することを目的とした非同期DAGプロトコルの開発を提案しました。このプロトコルは、高い性能を維持しつつ、より強力なセキュリティと適応性を提供することが期待されています。

大型言語モデルによるSuiスマートコントラクト監査

ロンドン大学学院のアーサー・ジェルヴェイス教授のチームは、GPT-4-32kやClaude-v2-100kなどの最先端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大幅に向上させる計画です。彼らは以前、52のSolidity DeFiスマートコントラクトで、近10億ドルの損失を引き起こす脆弱性を発見しましたが、現在は研究をSuiスマートコントラクトに拡大しています。

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に関する包括的な調査を行い、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よく理解するのに役立ち、分散プロトコルの設計に新しいアイデアを提供します。

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・レイス教授とDjed Allianceのブルーノ・ヴォルツェンロゲル・パレオ博士が協力し、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する計画を立てています。この研究では、Coq証明管理システムを利用し、包括的な定義と証明戦略のライブラリを開発します。

スケーラビリティのボトルネックを特定する

スイス連邦工科大学のロジャー・ワッテンホーファー教授は、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の特定に取り組み、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ます。この研究では、取引手数料の調整が並列化の可能性に与える影響も探ります。

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、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ることを目指しています。この研究は、分散システム研究における最初の機械的に検証されたDAGコンセンサスプロトコルモデルを提供します。

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Henry F. Korth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フォーマットの作成を提案しました。このプロジェクトは、ユーザーと開発者にチェーンのパフォーマンスに関する透明な洞察を提供し、賢明な意思決定を促進することを目的としています。

拡張可能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可能性を探ります。これは、Suiをソート層として使用する複数のRollupを実行することを含み、それによって各自の実行層が取引を解釈できるようにします。

最適な渋滞料金のためのローカル費用市場

ニューヨーク大学のAbdoulaye Ndiaye教授の研究は、混雑料金を最適化するためにローカルコスト市場に焦点を当てており、トランザクションの混雑をブロックチェーンネットワーク内のトランザクション実行に類似させています。目標は、混雑状態を反映した効果的な料金メカニズムを確立し、最適な資源配分を実現することです。

SAMM：分散型自動マーケットメイカー

イスラエル工科大学のイッタイ・エヤル教授は、複数の契約を利用して並行性を高める新しい概念「シャーディング契約」を開発しています。この研究は、流動性提供者とトレーダーのインセンティブメカニズムを調整し、複数のAMMシャードを維持し、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

ローマトルヴァイタ大学のアンドレア・アッタール教授は、マーケット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結果と戦略的相互作用に与える影響を研究しており、現代市場のダイナミクスと競争に関する洞察を提供することを目指しています。

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・チェン教授は、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、現在のLLMがMove言語のスマートコントラクトを生成する際の課題を解決することを目的としています。

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・ジャグリス教授が、SolidityとMoveの包括的な比較分析を行い、Moveの機能と能力への深い理解を促進します。この研究は、開発者がMoveを使用して開発する際にスムーズに移行できるようにするためのフレームワークを構築することを目的としています。

革命的なDeFi：Suiにおける流動性と動的手数料の最適化のための深層学習アプローチ

ローザンヌ工科大学のラヒド・ゲラウイ教授とワリド・ソフィアン教授は、Sui DeFiプロトコルにおける最適範囲予測のための混合深層学習モデルを開発します。このモデルは、強化された再帰神経ネットワークと深層強化学習を組み合わせ、予測の正確性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ます。この研究は主に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・ファルク教授とプラティユシュ・ミシュラ教授は、zkSNARKsのスケーラブルな開発を目指しており、証明者の時間計算量、空間計算量、およびSRSのサイズという3つの主要な障害を解決することで、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対して展開可能なスケーラブルな暗号証明を提供します。

これらの多様な研究プロジェクトは、コンセンサスメカニズムからスマートコントラクトのセキュリティ、DeFiの最適化から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カバーしています。Sui財団は、これらの先端研究を支援することで、ブロックチェーン技術の発展を促進するだけでなく、Web3エコシステム全体の進歩にも重要な貢献をしています。