Sui学術研究賞の新しいラウンドの結果が発表され、17プロジェクトが425,000ドルの助成金を受けました。

Sui学術研究賞の新たな結果が発表:世界的に有名な大学が参加し、17のプロジェクトが42万ドル以上の資金を獲得

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の進展を促進する研究を資金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、およびSuiに基づいて構築された製品に関連する技術の進歩を促進します。

過去の2つのフェーズで、Sui財団は国際的に著名な大学からの17件の提案を承認し、総資金は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

受賞提案の概要

DAO:投票グループの多様性

コーネル大学のアリ・ジュエルズ教授が率いるこの研究は、分散型組織の本質的な問題に対処することを目的としています。分散型自律組織(DAO)の分散度を測定する指標を構築することで、この研究は組織内部の分散型を強化する実践的な方法を特定します。

自適応安全な非同期DAGプロトコルコンセンサス

ロンドン大学ユニバーシティカレッジのフィリップ・ヨバノビッチ博士は、攻撃耐性を向上させ、変化する敵環境に適応するために、非同期有向非循環グラフ(DAG)プロトコルの開発を提案しました。このプロトコルは、より良いセキュリティと適応性を提供しつつ、部分的に同期した敵のパフォーマンスレベルに近い状態を維持することを目的としています。

大型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Arthur Gervais博士のチームは、GPT-4-32kやClaude-v2-100kなどの大規模言語モデル(LLMs)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計画です。このプロジェクトは、52のSolidity DeFiスマートコントラクトの分析経験に基づいて、Suiスマートコントラクトのセキュリティ評価に拡張されます。

マッピングコンセンサスプロトコル領域

ベルン大学のクリストファー・カチン教授は、現在のコンセンサス分野を調査し、暗号コンセンサスプロトコルに新しい洞察を提供します。研究結果は、既存のアルゴリズムをより良く理解し、分散プロトコルの設計に新しいアイデアを提供することが期待されています。

高信頼性検証フレームワークの分散型オラクルプロトコル

カーネギーメロン大学のジゼル・レイス博士とDjed Allianceのブルーノ・ヴォルツェンロゲル・パレオ博士は、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します。このプロジェクトは、スマートコントラクトにおける外部データの正確性と公平性を確保するための包括的な定義および証明戦略ライブラリの開発を目指しています。

スケーラビリティのボトルネックを特定する

チューリッヒ工科大学のロジャー・ワッテンホファー教授のチームは、スマートコントラクトの設計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についても探求されます。

ブルシャークプロトコルの機械化

シンガポール国立大学のIlya Sergey教授は、現代的なコンピュータ支援検証ツールを使用してBullsharkの属性を正式に検証し、有向非循環グラフに基づく合意プロトコルの理解を進めます。このプロジェクトは、分散システム研究において、機械的に検証されたDAGベースの合意プロトコルモデルを提供することが期待されています。

BBSF:ブロックチェーン基準化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ました。このプロジェクトは、ユーザーと開発者にチェーンの性能についての透明な洞察を提供し、賢明な意思決定を促進することを目的としています。

拡張可能で分散型の共有シーケンス層を構築する

韓国科学技術院のMin Suk Kang教授は、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ます。この研究では、Suiをソート層として使用する複数のロールアップを実行し、それぞれの実行層に基づいてトランザクションを解釈できるようにします。

の最適な混雑料金のためのローカル料金市場

ニューヨーク大学のAbdoulaye Ndiaye教授は、地元の料金市場を調査して混雑料金を最適化し、混雑の取引とブロックチェーンネットワークにおける取引の間に類似点を見出そうとしています。この研究は、混雑状況を反映した効果的な料金メカニズムを確立し、最適なリソース配分を実現することを目指しています。

SAMM:分割自動マーケットメイカー

イスラエル工科大学のIttay Eyal教授は、複数の契約を利用して並行性を向上させる新しい概念「シャーディングコントラクト」を開発しています。この研究の重要な目標は、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し、複数のAMMシャードを維持し、完全に並行化されたシャーディングAMMを実現することです。

競争メカニズムにおけるプライベートディスクロージャー

ローマトルビア大学のアンドレア・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、情報を持つ買い手を引き付ける競争における売り手間のダイナミクスに焦点を当てます。このプロジェクトは、理論的分析と実証研究を通じて市場の欠陥に対する理解を進め、政策提言を行うことを目的としています。

大型言語モデルを用いたSuiスマートコントラクトの生成

カーネギーメロン大学のケン・コエディンガー教授とイーソン・チェン教授は、現在の大規模言語モデル(LLMs)がMove言語のスマートコントラクト生成における課題を解決することに取り組みます。研究チームは、包括的な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、微調整を実施して、異なるアプローチにおけるLLMの有効性を比較する予定です。

COMET:Moveへの移行に関する比較測定とフレームワーク

ニコシア大学のジョージ・ギアグリス教授は、SolidityとMoveの全面的な比較分析を行い、Moveの機能と能力についてのより深い理解を促進することを目的としています。このプロジェクトは、主要な要素をフレームワークに組織化し、開発者がMoveを使用した開発への移行を容易にすることを計画しています。

革新的なDeFi:ディープラーニング手法により、Suiの流動性と動的手数料を最適化

ローザンヌ連邦工科大学のラシッド・ゲラウイ教授とワリド・ソフィアン教授は、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。この研究は、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の評価

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ます。研究は主にSUI資産に焦点を当て、さまざまなブロックチェーン資産の中で検証を行い、無料で提供される高頻度価格データを利用します。

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・ファルクとプラティユシュ・ミシュラ博士は、証明者の時間複雑性、空間複雑性、SRSのサイズという3つの主要な障害を解決するために、スケーラブルなzkSNARKを開発することを目指しています。この研究の目的は、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対して、展開可能なスケーラブルな暗号証明を提供することです。

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コメント
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TokenSherpavip
· 07-12 03:50
これを分解させてください... 歴史的に見てもDAOの研究は重要ですが、425kは17のプロジェクトに対しては正直言って物足りないように思えます。
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GateUser-74b10196vip
· 07-12 03:43
お金がとても少ないですね。学校では一人分も足りません。
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DEXRobinHoodvip
· 07-12 03:29
また初心者が通貨を撒いてきた
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