Sui学術研究賞新たな受賞者リスト発表：世界のトップ大学が積極的に参加し、17のプロジェクトに42万ドルの資金提供

Sui財団は最近、新しいSui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に資金を提供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関連技術の最前線に焦点を当てています。

過去の2つの段階で、17件の国際的に有名な大学からの提案が承認され、総資金額は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、ロンドン大学学院、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

受賞プロジェクトのハイライト

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の分散度を測定する指標を構築し、組織内部の分散化を促進する実践方法を研究します。

非同期DAGプロトコルコンセンサス

ロンドン大学学院のフィリップ・ヨバノビッチチームは、攻撃耐性を強化し、動的な敵環境に適応することを目的とした非同期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、高いパフォーマンスを維持しながら、優れた安全性と適応性を提供します。

大言語モデルによるスマートコントラクト監査支援

ロンドン大学ユニバーシティに所属するアーサー・ジャーヴェイスのグループは、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効率を向上させます。彼らは以前、52のSolidity DeFiスマートコントラクトの分析で、近10億ドルの損失を引き起こす脆弱性を発見し、現在は研究をSuiスマートコントラクトの分野に拡大する計画です。

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・カチン教授が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たな洞察を提供し、既存のアルゴリズムをより深く理解する手助けをし、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ためのフレームワークを作成します。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。

スケーラビリティのボトルネックの特定

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のチームは、スマートコントラクトの設計上の欠陥に起因するボトルネックの特定に取り組み、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注力します。同時に、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、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研究を進めます。これは分散システムの分野で初めて機械的に検証されたDAGコンセンサスプロトコルモデルとなるでしょう。

ブロックチェーンベンチマーク標準フレームワーク

リハイ大学のヘンリー・F・コース教授は、L1ブロックチェーンとL2拡張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を作成することを目指しており、ユーザーと開発者にチェーンパフォーマンスの透明な洞察を提供します。

拡張可能な共有シーケンス層の構築

韓国科学技術院のMin Suk Kang博士は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をソート層として使用する複数のRollupの動作メカニズムを研究します。

ローカル手数料市場の最適化

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ローカルコスト市場を研究し、ネットワークの混雑状態を反映した効果的な価格設定メカニズムの確立を探求し、最適な資源配分を実現します。

分散型自動マーケットメイキングの研究

イスラエル工科大学のイッタイ・エヤル教授のチームは「シャーディングコントラクト」の概念を開発しており、複数の契約を利用して並行性を向上させています。彼らは、完全に並行化されたシャーディングAMMを実現するために、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調整する方法に重点を置いて研究します。

競争メカニズムにおけるプライベートディスロージャーの役割

ローマ・トルヴァイタ大学のアンドレア・アッタール教授は、市場メカニズム設計の新しいアプローチを探求し、設計者が代理人に秘密裏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関する洞察を提供します。

大言語モデル生成Suiスマートコントラクト

カーネギーメロン大学のケン・コーディンガーとイーソン・チェンは、Move言語のスマートコントラクト生成の課題に取り組む予定です。彼らは、Moveコードの例を集め、プロンプトエンジニアリングを強化し、微調整を実施することによって、Suiのスマートコントラクト生成における大規模言語モデルの効率を向上させる計画です。

移動言語移行フレームワークの研究

ニコシア大学のジョージ・ギアグリス教授がSolidityとMoveの包括的な比較分析を行い、Moveの機能と能力を深く探求し、開発者がMove開発にスムーズに移行できるようにするためのフレームワークを構築します。

DeFiに最適化されたディープラーニング手法

ローザンヌ連邦工科大学のラヒッド・ゲラウイとワリッド・ソフィアンが、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、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プロトコルが市場の変動に対する応答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、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、高頻度価格データを利用してSUIに重点を置き、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・ファルクとプラチュシュ・ミシュラは、証明者の時間的複雑性、空間的複雑性、そしてSRSの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zkSNARKを開発することに取り組む。これにより、ブロックチェーン技術における様々なアプリケーションに対して、展開準備が整ったスケーラブルな暗号証明ソリューションを提供する。

これらの研究プロジェクトは、コンセンサスメカニズム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まで、ブロックチェーン技術の複数の最前線分野をカバーしています。これらの成果は、Suiエコシステムおよびブロックチェーン業界全体に重要なブレークスルーをもたらし、Web3技術のさらなる発展を促進することが期待されています。