Sui学術研究賞の新たな結果発表：世界的に有名な大学が参加し、17のプロジェクトが42万ドルの資金提供を受ける

最近、Sui財団は新しい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、Suiに基づいて構築された製品関連技術の突破に焦点を当てています。

過去の2つのフェーズにおいて、17件の国際的に著名な大学からの提案が承認され、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、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 ###DAOs(における投票の多様性に関する)研究

コーネル大学のアリ・ジュエル教授が率いるチームは、分散型組織の本質を探求し、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実践的方法を研究します。

自適応型セキュリティの非同期DAGコンセンサスプロトコル

ロンドン大学院のフィリップ・ヨバノビッチ博士は、攻撃への耐性を高め、変化し続ける対戦環境に適応するために、非同期有向非循環グラフ(DAG)プロトコルの開発を提案しました。このプロトコルは、性能レベルを部分的に同期モデルに近づけながら、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プロセスを改善する計画です。彼らはSolidity DeFiコントラクトの初期分析経験に基づいて、研究の範囲をSuiスマートコントラクトに拡大し、タイムリーに堅牢なセキュリティ評価を行うことを強調しています。

パスワードコンセンサスプロトコル分野の体系的研究

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プロトコル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のに役立ち、分散型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・レイス博士とDjed Allianceのブルーノ・ヴォルツェンローゲル・パレオは、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識別する

チューリッヒ工科大学のロジャー・ワッテンホーファー教授のチームは、スマートコントラクトの設計上の欠陥に起因するスケーラビリティのボトルネックを特定し、取引手数料を調整することで並列処理の潜在能力に影響を与える方法を探求します。

Bullsharkコンセンサスプロトコルの機械的検証

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、分散システム研究のための初の機械検証モデルを提供します。

ブロックチェーン標準化基準フレームワーク ( BBSF )

リハイ大学のヘンリー・F・コース教授は、さまざまな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。これは、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することを目的としています。

スケーラブルで分散型の共有ソートレイヤーを構築する

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求し、複数のRollupがSuiをソート層として使用し、それぞれの実行層に基づいてトランザクションを解釈する方法を研究します。

ローカル料金市場は最適な混雑価格設定に使用されます

ニューヨーク大学のAbdoulaye Ndiaye教授は、渋滞料金を最適化するためにローカルコスト市場を研究し、取引の渋滞とブロックチェーンネットワークでの取引実行との類似性を探求します。目標は、ネットワークの渋滞状態を反映した効果的な価格メカニズムを構築することです。

シャーディング自動マーケットメーカー(SAMM)

イスラエル工科大学のイッタイ・エヤル教授のチームは「シャーディング契約」の概念を開発しており、複数の契約を利用して同時実行性を高めています。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て、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、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。これは現代の市場ダイナミクスと競争に対する深い洞察を提供することを目的としています。

大規模言語モデルを利用して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、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方法を研究します。

COMET：Move言語の移行比較メトリックとフレームワーク

ニコシア大学のジョージ・ギアグリス教授のチームは、SolidityとMoveの包括的な比較分析を行い、Moveの機能と能力に対する深い理解を促進し、開発者がMove開発に簡単に移行できるようにするためのフレームワークを作成することを目的としています。

DeFiに革命を起こす:ディープラーニング手法が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、強化された再帰型ニューラルネットワーク、深層強化学習、ソーシャルメディアの感情分析を組み合わせて、DeFiプロトコルの市場変動に対する応答能力を向上させることを目指しています。

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ブロス・デギアナキス教授は、SPECアルゴリズムのSui資産のボラティリティ予測における有効性を調査し、高頻度価格データを利用して主にSUIに焦点を当て、他のブロックチェーン資産において検証を行います。

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・ファルクとプラティユシュ・ミシュラは、zkSNARKsのスケーラブルな開発に取り組み、証明者の時間複雑性、空間複雑性、SRSのサイズという3つ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展開可能なスケーラブルな暗号証明ソリューションを提供します。

これらの研究プロジェクトは、コンセンサス機構の最適化からスマートコントラクトのセキュリティ、DeFiの革新から暗号証明システムまで、ブロックチェーン技術の複数の最前線分野をカバーしています。これらの成果は、Suiエコシステムとブロックチェーン業界全体に重要なブレークスルーをもたらし、Web3技術のさらなる発展を促進することが期待されています。