Suiの最新の学術研究助成金が発表されました：世界のトップ大学が参加し、17のプロジェクトが42万ドル以上の支援を受けました

最近、Sui財団は新たな学術研究助成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、Suiに基づいて構築された製品に関連する分野において、Web3技術の発展を推進する研究を支援することを目的としています。

過去2つのフェーズで、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の投票グループの多様性に関する研究

コーネル大学の研究チームは、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。

非同期DAGプロトコルコンセンサスの適応型セキュリティ

ロンドン大学の研究者たちは、攻撃耐性を向上させ、変化する敵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ています。このプロトコルは、現在の部分同期モデルよりも優れた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

ロンドン大学学院の別のチームは、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ことを計画しています。彼らは以前のSolidityコントラクトの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ます。

コンセンサスプロトコル分野の研究

ベルン大学のプロジェクトは、現在のコンセンサス技術分野を調査し、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。

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とDjed Alliance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共同開発しました。このプロジェクトは、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研究は、スマートコントラクトの設計上の欠陥に起因するパフォーマンス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化の可能性を向上させる方法を探求することを目的としています。

Bullsharkプロトコルの機械化検証

シンガポール国立大学のプロジェクトは、Bullsharkの属性に対して現代のコンピュータ支援検証ツールを使用して正式な検証を行い、DAGベースの合意プロトコルの研究を進めます。

ブロックチェーンのベンチマーク標準フレームワーク

リハイ大学は、L1ブロックチェーンとL2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、ユーザーと開発者にチェーン性能の透明な洞察を提供します。

スケーラブルな非中央集権共有シーケンスレイヤーの構築

韓国科学技術院は、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索し、Suiをソート層として使用する複数のロールアップをどのように実行するかを研究します。

Local Fee Marketが混雑料金を最適化

ニューヨーク大学の研究は、混雑料金を最適化するために地域の費用市場を調査し、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することを目的としています。

自動分片マーケットメーカー

イスラエル工科大学は、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。このプロジェクトでは、複数のAMMシャードを維持するため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を実現する方法を探ります。

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研究は、市場メカニズム設計の新しい方法を探求し、設計者が代理人に情報を私的に開示することが市場結果に与える影響を調査し、現代の市場ダイナミクスと競争に対する洞察を提供することを目指しています。

大規模言語モデルに基づいて生成されたSuiスマートコントラクト

カーネギーメロン大学のチームは、MoveコードとSui特有のヒントを利用して大規模言語モデルを微調整し、Suiスマートコントラクトをより良く生成する方法を研究します。

Move 言語変換の比較、メトリックとフレームワーク

ニコシア大学は、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より深い理解を促進し、開発者がMoveを使用して開発する際の移行を容易にすることを目的としています。

###ディープラーニングに基づくSui DeFiの流動性と動的手数料の最適化

ローザンヌ連邦工科大学は、強化された再帰神経ネットワーク、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たSui DeFiプロトコルにおける最適な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。

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研究は、zkSNARKsを拡張可能にすることを目的としており、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つの障害を同時に解決することで、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デプロイ可能な拡張暗号証明を提供します。

これらの研究プロジェクトは、コンセンサス機構からスマートコントラクトの安全性、DeFiの最適化からプライバシー保護に至るまで、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。それらの成果は、Suiエコシステムやブロックチェーン業界全体に重要な突破口と革新をもたらすことが期待されています。