Suiの新しい学術研究助成結果が発表：世界中の多くの著名大学が参加し、17のプロジェクトが42万ドル以上の資金を獲得

最近、Sui基金会は新たな学術研究助成プログラムの受賞者リストを発表しました。このプログラムは、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最前線の探求を支援することを目的としています。

過去の2つの段階で、国際的に有名な大学からの17件の研究提案が承認され、総資金額は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、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あります。

! 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

資金提供プロジェクトの概要

分散型自律組織の多様性に関する研究

コーネル大学のアリ・ジュエルズ教授は、分散型組織の本質に関する研究を行います。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、組織内の分散化レベルを向上させる実践方法を探求します。

自適応型の安全な非同期DAGコンセンサスプロトコル

ロンドン大学ユニバーシティカレッジのPhilipp Jovanovic教授は、攻撃耐性を強化し、変化する脅威環境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、より高いセキュリティと適応性を提供しつつ、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指しています。

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アーサー・ジャーヴェイス教授は、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プロセスを改善する計画です。チームは以前、52のSolidity DeFiスマートコントラクトの分析で、近10億ドルの損失を引き起こす脆弱性を発見し、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。

コンセンサスプロトコル分野のパノラマ図

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、暗号学的コンセンサスプロトコルに新たな洞察を提供します。研究成果は、既存のアルゴリズムをより深く理解するのに役立ち、分散プロトコルの設計に新しい視点を提供します。

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のジゼル・レイス教授とDjed Allianceのブルーノ・ヴ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。このプロジェクトは、Coq証明管理システム内で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の特定

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することに取り組み、トランザクション手数料の調整が並列化の可能性に与える影響を探ります。

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プロトコルの特性を正式に検証し、DAGベースのコンセンサスプロトコルの理解を進める計画です。

ブロックチェーン基準標準化フレームワーク

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フォーマットの作成を提案し、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ます。

拡張可能な分散型共有ソートレイヤーの構築

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をソート層として使用する複数のRollupソリューションを研究します。

###地域の料金市場と混雑料金の最適化

ニューヨーク大学のAbdoulaye Ndiaye教授は、ブロックチェーンネットワークの混雑価格設定メカニズムを最適化するために、ローカルコスト市場を研究します。これは、ネットワークの混雑状態を反映した効果的な価格モデルを構築することを目指しています。

分散型自動マーケットメイキングメカニズム

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シャーディング契約の概念を開発しています。研究の焦点は、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、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情報の開示

ローマトルビアータ大学のアンドレア・アッタール教授は、市場メカニズム設計の新しいアプローチを探求し、デザイナーが代理人に私的に情報を開示することが市場結果や戦略的相互作用に与える影響を研究します。

大規模言語モデルに基づくSuiスマートコントラクト生成

カーネギーメロン大学のケン・コエディンガー教授とイーソン・チェン教授は、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の課題を解決することに取り組みます。研究には、Move言語のサンプルデータセットの収集、プロンプトエンジニアリングの強化、モデルの微調整の実施が含まれます。

Move Language Transition Comparison Metric Framework

ニコシア大学のジョージ・ギアグリス教授は、SolidityとMove言語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、開発者がMove開発にスムーズに移行できるよう支援することを目的としています。

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ラシッド・ゲラウイ教授とワリッド・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ハイブリッド深層学習モデルを開発します。これは、強化された再帰神経ネットワーク、深層強化学習、そしてソーシャルメディアの感情分析を組み合わせたものです。

SUIボラティリティ予測能力評価

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、他の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

ペンシルバニア大学のBrett Falk教授とPratyush Mishra教授は、zkSNARKsのスケーラブルな開発に取り組んでおり、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し、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準備が整ったスケーラブルな暗号証明ソリューションを提供しています。