# Sui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のプロジェクトに42万ドルの資金援助最近、Sui財団は新しい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に基づいて構築された製品などの分野において、Web3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、国際的に有名な大学からの17の研究提案が資金提供を受け、総額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、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](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-f0da8bf2e08cb6c8aaf5dc7b25abe7d9)以下は一部の受賞プロジェクトの紹介です:1. DAOの投票グループの多様性研究(コーネル大学)このプロジェクトは、分散型自律組織(DAO)の分散度を測定する指標を確立し、組織内部の分散化を向上させる実践方法を探求することを目的としています。2. 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）攻撃耐性を強化し、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)プロトコルを開発する。3. 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（ロンドン大学ユニバーシティカレッジ）GPT-4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し、Suiスマートコントラクトのセキュリティ評価に拡張します。4. コンセンサスプロトコル分野の研究（ベルン大学）現在のコンセンサス領域を調査することで、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の理解を深める手助けをします。5. 分散型オラクルプロトコ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）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、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します。6. ブロックチェーンの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）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。7. Bullsharkプロトコルの機械的検証（シンガポール国立大学）Bullsharkの属性を正式に検証するために、現代のコンピュータ支援検証ツールを使用し、DAGベースのコンセンサスプロトコルの研究を進める。8. ブロックチェーンのベンチマーク基準フレームワーク（リハイ大学）L1ブロックチェーンとL2スケーリングソリューションの性能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します。9. スケーラブルで分散型の共有シーケンスレイヤーの構築（韓国科学技術院）Bullshark/Mysticetiを共有ソートアルゴリズムとして使用し、複数のRollupがSuiをソート層として活用することを探求します。10. ローカル料金市場の最適化と混雑料金（ニューヨーク大学）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、最適なリソース配分を実現します。11. シャーディング自動マーケットメーカー（イスラエル工科大学）シャーディング契約の概念を開発し、複数の契約を利用して同時実行性を向上させ、流動性の断片化などの課題を解決します。12. 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（ローマトルビアータ大学）市場メカニズム設計の新しい方法を探求し、情報の非公開開示が市場結果に与える影響を研究します。13. 大規模言語モデルに基づくSuiスマートコントラクトの生成（カーネギーメロン大学）大規模言語モデルを微調整することで、Move言語のスマートコントラクト生成能力を向上させる。14. Move言語変換比較フレームワーク（ニコシア大学）SolidityとMoveの包括的な比較分析を完了し、開発者のMove開発への移行を促進します。15. DeFi最適化:ディープラーニング手法(Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne)ハイブリッド深層学習モデルを開発し、Sui DeFiプロトコルにおける流動性と動的手数料を最適化する。16. SUIボラティリティ予測能力評価（キプロスオープン大学）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研究する。17. 低メモリ後量子透明zkSNARKs（ペンシルベニア大学）スケーラブルなzkSNARKsを開発し、プロバイダーの時間複雑性、空間複雑性、SRSのサイズなどの問題を解決します。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。これらの学術研究を支援することを通じて、Sui財団はブロックチェーン技術の革新と発展を促進し、Web3エコシステムの未来に向けた強固な基盤を築くことを目指しています。
Sui新一輪学術研究賞:17のプロジェクトが42万ドルの資金を獲得 世界のトップ大学が参加
Sui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のプロジェクトに42万ドルの資金援助
最近、Sui財団は新しい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に基づいて構築された製品などの分野において、Web3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、国際的に有名な大学からの17の研究提案が資金提供を受け、総額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、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。
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以下は一部の受賞プロジェクトの紹介です:
DAOの投票グループの多様性研究(コーネル大学) このプロジェクトは、分散型自律組織(DAO)の分散度を測定する指標を確立し、組織内部の分散化を向上させる実践方法を探求することを目的としています。
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） 攻撃耐性を強化し、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)プロトコルを開発する。
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（ロンドン大学ユニバーシティカレッジ） GPT-4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し、Suiスマートコントラクトのセキュリティ評価に拡張します。
コンセンサスプロトコル分野の研究（ベルン大学） 現在のコンセンサス領域を調査することで、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の理解を深める手助けをします。
分散型オラクルプロトコ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） 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、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の特定（チューリッヒ工科大学） 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。
Bullsharkプロトコルの機械的検証（シンガポール国立大学） Bullsharkの属性を正式に検証するために、現代のコンピュータ支援検証ツールを使用し、DAGベースのコンセンサスプロトコルの研究を進める。
ブロックチェーンのベンチマーク基準フレームワーク（リハイ大学） L1ブロックチェーンとL2スケーリングソリューションの性能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します。
スケーラブルで分散型の共有シーケンスレイヤーの構築（韓国科学技術院） Bullshark/Mysticetiを共有ソートアルゴリズムとして使用し、複数のRollupがSuiをソート層として活用することを探求します。
ローカル料金市場の最適化と混雑料金（ニューヨーク大学） 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、最適なリソース配分を実現します。
シャーディング自動マーケットメーカー（イスラエル工科大学） シャーディング契約の概念を開発し、複数の契約を利用して同時実行性を向上させ、流動性の断片化などの課題を解決します。
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（ローマトルビアータ大学） 市場メカニズム設計の新しい方法を探求し、情報の非公開開示が市場結果に与える影響を研究します。
大規模言語モデルに基づくSuiスマートコントラクトの生成（カーネギーメロン大学） 大規模言語モデルを微調整することで、Move言語のスマートコントラクト生成能力を向上させる。
Move言語変換比較フレームワーク（ニコシア大学） SolidityとMoveの包括的な比較分析を完了し、開発者のMove開発への移行を促進します。
DeFi最適化:ディープラーニング手法(Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne) ハイブリッド深層学習モデルを開発し、Sui DeFiプロトコルにおける流動性と動的手数料を最適化する。
SUIボラティリティ予測能力評価（キプロスオープン大学） 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研究する。
低メモリ後量子透明zkSNARKs（ペンシルベニア大学） スケーラブルなzkSNARKsを開発し、プロバイダーの時間複雑性、空間複雑性、SRSのサイズなどの問題を解決します。
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。これらの学術研究を支援することを通じて、Sui財団はブロックチェーン技術の革新と発展を促進し、Web3エコシステムの未来に向けた強固な基盤を築くことを目指しています。