Sui新一期學術研究資助公布：全球頂尖高校參與，17個項目獲得超42萬美元支持

近日，Sui基金會宣布了新一輪學術研究資助的獲獎名單。該計劃旨在支持推動Web3技術發展的研究，特別是在區塊鏈網路、智能合約編程和基於Sui構建的產品相關領域。

在過去兩個階段中，共有17個來自國際知名大學的研究提案獲得批準，總資助金額達425,000美元。參與高校包括韓國科學技術院、倫敦大學學院、洛桑聯邦理工學院和新加坡國立大學等。

獲獎提案概覽

DAO投票羣體多樣性研究

康奈爾大學的研究團隊將探討去中心化組織的本質，建立衡量DAO去中心化程度的指標，並提出增強組織內部去中心化的實踐方法。

異步DAG協議共識的自適應安全

倫敦大學學院的研究者提出開發一種異步DAG協議，以提高抗攻擊能力並適應變化的對手環境。該協議旨在提供比當前部分同步模型更好的安全性和適應性。

基於大型語言模型的Sui智能合約審計

另一個來自倫敦大學學院的團隊計劃利用GPT-4-32k和Claude-v2-100k等大型語言模型改進Move智能合約的審計過程。他們將基於之前對Solidity合約的分析經驗，擴展研究範圍至Sui智能合約。

共識協議領域研究

伯爾尼大學的項目將調查當前共識技術領域，爲密碼共識協議提供新見解，有助於更好地理解現有算法並爲設計分布式協議提供新思路。

去中心化預言機協議驗證框架

卡內基梅隆大學和Djed Alliance合作開發一個框架，通過形式化方法嚴格分析和驗證區塊鏈預言機。該項目將利用Coq證明管理系統，開發全面的定義和證明策略庫。

識別區塊鏈可擴展性瓶頸

蘇黎世聯邦理工學院的研究旨在識別源於智能合約設計缺陷的性能瓶頸，並探討如何通過調整交易費用來提高並行化潛力。

Bullshark協議機械化驗證

新加坡國立大學的項目將使用現代計算機輔助驗證工具對Bullshark的屬性進行正式驗證，推進基於DAG的共識協議研究。

區塊鏈基準化標準框架

利哈伊大學提出創建一個區塊鏈基準標準化格式，以公平比較L1區塊鏈和L2擴展方案，爲用戶和開發者提供鏈性能的透明洞察。

構建可擴展去中心化共享序列層

韓國科學技術院將探索將Bullshark/Mysticeti用作共享排序器算法，研究如何運行多個使用Sui作爲排序層的Rollup。

本地費用市場優化擁堵定價

紐約大學的研究調查本地費用市場以優化擁堵定價，旨在建立反映網路擁堵狀態的有效定價機制，實現最佳資源分配。

分片自動做市商

以色列理工學院正在開發分片合約概念，利用多個合約增加並發性。該項目將探索如何調整激勵機制，以維持多個AMM分片，實現完全可並行化的分片AMM。

競爭機制中的私人信息披露

羅馬托爾維亞塔大學的研究探索市場機制設計的新方法，調查設計者向代理人私下披露信息對市場結果的影響，旨在提供對現代市場動態和競爭的洞察。

基於大型語言模型生成Sui智能合約

卡內基梅隆大學的團隊將研究如何利用Move代碼和Sui特定提示來微調大型語言模型，以更好地生成Sui智能合約。

Move語言轉換比較度量和框架

尼科西亞大學將進行Solidity和Move之間的全面比較分析，旨在促進對Move功能和能力的更深入理解，並幫助開發人員更容易過渡到使用Move進行開發。

基於深度學習優化Sui DeFi的流動性和動態費用

洛桑聯邦理工學院將開發一種混合深度學習模型，用於Sui DeFi協議中的最佳範圍預測，結合增強的遞歸神經網路、深度強化學習和社交媒體情感分析。

SUI波動率預測能力評估

塞浦路斯開放大學將調查SPEC算法在Sui資產波動率預測中的有效性，主要關注SUI，並在各種區塊鏈資產中進行驗證。

低內存後量子透明zkSNARKs

賓夕法尼亞大學的研究旨在開發可擴展的zkSNARKs，通過同時解決證明者時間復雜度、空間復雜度和SRS大小三大障礙，爲區塊鏈技術中的各種應用提供部署就緒的可擴展加密證明。

這些研究項目涵蓋了區塊鏈技術的多個關鍵領域，從共識機制到智能合約安全，從DeFi優化到隱私保護。它們的成果有望爲Sui生態系統和整個區塊鏈行業帶來重要突破和創新。