Sui学術研究賞の新たな結果発表：世界のトップ大学が参加し、17のプロジェクトが42万ドル以上の助成金を獲得

最近、Sui基金会は新たな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に関連する技術のブレークスルーに焦点を当てています。

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

受賞プロジェクトの概要

分散型自律組織の(DAO)の多様性に関する研究

コーネル大学のアリ・ジュエルズ教授は、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構築し、組織内部の分散化を強化する実践方法を提案します。

アダプティブセキュリティの非同期DAGコンセンサスプロトコル

ロンドン大学のフィリップ・ヨバノビッチ博士は、攻撃耐性を高め、変化する敵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提案しました。このプロトコルは、パフォーマンスレベルを部分的に同期モデルに近づけながら、より良い安全性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などの大型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。このプロジェクトは、Solidityコントラクトに関する以前の研究を拡張し、Suiスマートコントラクトの安全性評価に焦点を当てます。

コンセンサスプロトコル分野の研究

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分野についての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。

非中央集権オラクルプロトコルの検証フレームワーク

カーネギーメロン大学のジゼル・レイス博士とDjed連合のブルーノ・ヴォルツェンロゲル・パレオ博士は、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・検証するためのフレームワークを作成し、スマートコントラクトにおける外部データの正確性と公平性を確保します。

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は、スマートコントラクト設計の欠陥から生じるボトルネックを研究し、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。また、取引手数料の調整が並列化に与える影響についても探求します。

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プロトコルの形式的検証を行い、DAGに基づくコンセンサスプロトコルの理解を進め、機械検証された最初の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

リハイ大学のヘンリー・F・コース教授は、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ために、レイヤー1ブロックチェーンとレイヤー2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の作成を提案しました。

拡張可能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り、Suiをソート層として使用する複数のRollupの運用メカニズムを研究します。

現地運賃市場における最適な混雑料金

ニューヨーク大学のAbdoulaye Ndiaye教授は、混雑料金を最適化するために地域の料金市場を研究し、ネットワークの混雑状態を反映した効果的な料金メカニズムを構築し、最適なリソース配分を実現します。

フラグメント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。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、完全に並行化可能なシャーディング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・アッタール教授が、市場メカニズム設計の新しいアプローチを探求し、デザイナーがエージェントに情報を非公開で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します。

大型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・コエディンガー教授とイーソン・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な言語モデルを微調整し、現在のモデルが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します。

COMET: 移動言語移行比較フレームワーク

ニコシア大学のジョージ・ギアグリス教授が、SolidityとMoveの間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開発にスムーズに移行できるよう支援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ラシッド・ゲラウイ教授とワリッド・ソフィアン教授が、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、強化された再帰神経ネットワークと深層強化学習を組み合わせ、ソーシャルメディアの感情分析を統合します。

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、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・ファルクとプラティユシュ・ミシュラ博士は、証明者の時間計算量、空間計算量、SRSサイズという三つの障害を解決しながら、スケーラブルなzkSNARKsの開発に取り組んでおり、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対してデプロイ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ています。