Sui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のプロジェクトが42万ドルの助成金を受けました

最近、Sui財団は新たな学術研究賞の受賞者リストを発表しました。この助成プログラムは、Web3技術の発展、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、及びSuiに基づいて構築された製品関連技術の突破を促進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含まれます。

! 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

受賞提案のハイライト

分散型自律組織に関する研究

コーネル大学の研究チームは、分散型組織の本質を探り、DAOの分散化レベル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的方法を提案します。

ブロックチェーンコンセンサスプロトコルのセキュリティを向上させる

ロンドン大学学院のプロジェクトは、攻撃への耐性を高め、変化する敵の戦略に適応できる非同期DAGプロトコルの開発に取り組んでいます。このプロトコルは、高性能を維持しながら、より良いセキュリティと適応性を提供することが期待されています。

スマートコントラクト監査の革新

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活用して、Suiスマートコントラクトの監査効率を向上させる予定です。彼らは以前に52のSolidity DeFiスマートコントラクトの分析を行い、10億ドル近くの損失をもたらす脆弱性を発見しました。

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分野を包括的に調査し、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するのに役立ち、分散プロトコルの設計に新しいアイデアを提供します。

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の研究者は、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および検証するフレームワークを作成します。これは、スマートコントラクト内の外部データの正確性と公平性を確保するために重要です。

ブロックチェーンのスケーラビリティ研究

チューリッヒ工科大学のチームは、スマートコントラクト設計の欠陥に起因するボトルネックを特定し、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に取り組む予定です。また、取引手数料の調整が並列化の可能性に与える影響も探求します。

DAGコンセンサスプロトコルの検証

シンガポール国立大学の研究は、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、有向非巡回グラフに基づくコンセンサスプロトコルの理解を進めることを目的としています。

ブロックチェーン性能評価の標準化

リハイ大学のプロジェクトは、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のパフォーマンス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を作成することを計画しており、ユーザーと開発者に透明なチェーンパフォーマンスの洞察を提供します。

共有ソートレイヤーの研究

韓国科学技術院の研究は、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、これにより複数のRollupがSuiをソート層として使用できるようになるかもしれません。

ブロックチェーン混雑価格最適化

ニューヨーク大学の研究チームは、ブロックチェーンネットワーク内の混雑料金を最適化するために、地域の料金市場を調査します。目標は、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です。

分散自動マーケットメーカーの革新

イスラエル工科大学は「シャーディング契約」概念を開発しており、複数の契約を利用して同時処理性を向上させています。このプロジェクトは、シャーディングAMMがもたらす流動性の断片化や取引コストの上昇などの課題を解決し、完全に並行化されたシャーディングAMMを実現することを目的としています。

市場メカニズムデザイン研究

ローマトルビアタ大学のプロジェクトは、新しい市場メカニズム設計手法を探求し、設計者がエージェントに私的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、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。

Suiスマートコントラクト生成

カーネギーメロン大学の研究者たちは、大型言語モデルがSuiスマートコントラクトを生成する能力を改善することに取り組みます。彼らは、Move言語のサンプルデータセットを収集し、プロンプトエンジニアリングを強化し、モデルの微調整を実施して、Moveコード生成におけるLLMの効果を向上させる計画です。

Solidity to Move トランジションスタディ

ニコシア大学のプロジェクトは、SolidityとMoveの間の包括的な比較分析を実施し、開発者がMoveの機能と能力を深く理解できるようにし、開発者がMove言語に移行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最適化研究

ローザンヌ連邦工科大学のチームは、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。このモデルは、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ており、DeFiプロトコルの市場変化への対応能力を向上させることを目的としています。

SUIのボラティリティ予測研究

キプロスオープン大学の研究は、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ます。高頻度価格データを利用して、この研究は主にSUIに焦点を当て、さまざまなブロックチェーン資産において検証を行います。

ポスト量子透明zkSNARKの研究

ペンシルバニア大学のプロジェクトは、zkSNARKsのスケーラブルな開発を目指しており、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するために、証明者の時間複雑度、空間複雑度、SRSのサイズという3つの主要な障害を同時に解決します。

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セキュリティ、DeFiの最適化から市場メカニズムの設計に至るまで、ブロックチェーン技術の多くの重要な分野をカバーしています。これらの最先端の研究は、Suiエコシステムとブロックチェーン業界全体の技術進歩を促進し、将来のWeb3アプリケーションのための堅固な基盤を築くことが期待されています。