Sui財団の新しい学術研究賞が発表：世界のトップ大学が参加し、17のプロジェクトが42万ドル以上の資金を獲得

最近、Sui財団は最新の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、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を基盤としたアプリケーションなどの分野で、Web3技術の発展を促進する研究プロジェクトに資金を提供することを目的としています。

今回のラウンドでは、17の国際的に有名な大学からの研究提案が承認され、総支援金額は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、世界的なトップ校が含まれています。

! 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

コーネル大学の研究チームは、DAOの本質的な意味を探求し、分散化の度合いを測定する指標体系を構築し、組織内部の分散化を強化する実践的方法を提案します。

自適応安全な非同期DAGコンセンサスプロトコル

ロンドン大学ユニバーシティの研究者は、システムの攻撃耐性を強化し、変化する敵の戦略に適応できる非同期有向非巡回グラフ(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、より強力なセキュリティと適応性を提供しつつ、部分的に同期している敵の性能レベルに近い状態を維持することを目指しています。

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が、GPT-4やClaudeなどの先進的な大規模言語モデルを利用して、Suiプラットフォーム上のMoveスマートコントラクトのセキュリティ監査を行います。このプロジェクトは、52のSolidity DeFiコントラクトに対する初期分析に基づいており、Suiエコシステムにさらに拡張される予定で、タイムリーな堅牢なセキュリティ評価の実施を強調しています。

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プロトコルの分野を包括的に調査し、暗号学的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。

分散型オラクルの高信頼性検証フレームワーク

カーネギーメロン大学とDjed Allianceの共同研究は、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することを目的としています。このプロジェクトでは、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識別

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性能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処理能力を向上させることに取り組みます。研究では、取引手数料の調整が並列化の可能性に与える影響も検討されます。

Bullsharkプロトコルの正式な検証

シンガポール国立大学の研究者は、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ベースのコンセンサスプロトコルの理解を深め、分散システム研究における最初の機械検証されたモデルを提供します。

ブロックチェーンベンチマーク標準フレームワーク(BBSF)

リハイ大学のプロジェクトは、異なるレベルのブロックチェーンソリューションを公平に比較するための統一されたブロックチェーン基準標準フォーマットを作成することを目的としており、ユーザーと開発者に透明なパフォーマンスインサイトを提供します。

拡張可能な分散型共有ソートレイヤーの構築

韓国科学技術院の研究では、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求し、Suiをソートレイヤーとして使用する複数のRollupソリューションを研究します。

Local Fee Marketが混雑料金を最適化

ニューヨーク大学のチームは、ブロックチェーンネットワークの混雑料金メカニズムを最適化するためにローカル料金市場を研究し、ネットワークの混雑状態を反映する効果的な料金モデルを確立し、最適なリソース配分を実現することを目指しています。

分片自動マーケットメイカー(SAMM)

イスラエル工科大学は、複数の契約を利用して同時実行性を向上させる新しいシャーディング契約の概念を開発しています。この研究では、複数のAMMシャードを維持するために、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どのように調整するかを探ります。完全に並行化されたシャーディングAMMを実現します。

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、情報を持つ買い手を引き付ける売り手間の競争に焦点を当てています。このプロジェクトは、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結果に与える影響を調査し、現代の市場ダイナミクスに関する深い洞察を提供することを目的としています。

大規模言語モデルに基づく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チームは、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言語でスマートコントラクトを生成する際に直面している課題を解決します。

COMET: 移動言語移行比較フレームワーク

ニコシア大学のプロジェクトでは、SolidityとMove言語の全面的な比較分析が行われ、Moveの機能と能力に対する深い理解を促進し、開発者がMove開発により容易に移行できるようにすることを目的としています。

深層学習に基づくSui DeFiの最適化

ローザンヌ連邦工科大学の研究は、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。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、予測精度を向上させるためにソーシャルメディアの感情分析を統合しています。

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チームが、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。この研究では、高頻度の価格データを利用し、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、証明者の時間複雑性、空間複雑性、SRSのサイズという3つの主要な障害を同時に解決することによって、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ことを目的としています。

これらの研究プロジェクトは、コンセンサスメカニズム、スマートコントラクトのセキュリティ、分散型金融、プライバシー保護など、ブロックチェーン技術の複数の最前線の分野をカバーしており、Sui財団のブロックチェーン技術の革新を推進するための継続的なコミットメントを反映しています。これらのトップの学術機関の研究を支援することによって、Suiエコシステムは将来的に画期的な進展を遂げることが期待されています。