Resultados de la nueva ronda del Premio de Investigación Académica Sui: 17 proyectos financiados con 420,000 dólares, participación de universidades de renombre mundial.
Se publica la nueva ronda de resultados del Premio de Investigación Académica Sui: participación de universidades de renombre mundial, 17 proyectos reciben 420,000 dólares en financiación
Recientemente, la Fundación Sui anunció la lista de ganadores de la nueva ronda del Premio de Investigación Académica Sui. Este programa tiene como objetivo financiar investigaciones que promuevan el desarrollo de Web3, con un enfoque especial en los avances en redes de blockchain, programación de contratos inteligentes y tecnologías relacionadas con productos construidos sobre Sui.
En las últimas dos etapas, se aprobaron un total de 17 propuestas de universidades de renombre internacional, con un monto total de financiación de 425,000 dólares. Las universidades participantes incluyen el Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea, el University College London, la Escuela Politécnica Federal de Lausana y la Universidad Nacional de Singapur, entre otras.
Resumen de la propuesta ganadora
Estudio sobre la diversidad de votación de las Organizaciones Autónomas Descentralizadas ( DAOs )
El equipo liderado por el profesor Ari Juels de la Universidad de Cornell explorará la naturaleza de las organizaciones descentralizadas, establecerá indicadores para medir el grado de descentralización de las DAO y estudiará métodos prácticos para mejorar la descentralización dentro de las organizaciones.
Protocolo de consenso DAG asíncrono seguro y adaptable
El Dr. Philipp Jovanovic del University College London propuso desarrollar un protocolo DAG asíncrono ( para mejorar la capacidad de resistencia a ataques y adaptarse a un entorno de oponentes en constante cambio. Este protocolo tiene como objetivo proporcionar una mejor seguridad y adaptabilidad, manteniendo al mismo tiempo un nivel de rendimiento cercano al de un modelo semi-síncrono.
) Auditoría de contratos inteligentes Sui basada en modelos de lenguaje grande
El equipo del profesor Arthur Gervais de University College London planea utilizar modelos de lenguaje de gran tamaño como GPT-4-32k y Claude-v2-100k para mejorar el proceso de auditoría de contratos inteligentes Move. Ampliarán el alcance de la investigación a los contratos inteligentes Sui, basándose en la experiencia de análisis preliminar de contratos DeFi en Solidity, enfatizando la importancia de realizar evaluaciones de seguridad robustas de manera oportuna.
Estudio sistemático en el campo de los protocolos de consenso de contraseñas.
El profesor Christopher Cachin de la Universidad de Berna llevará a cabo una investigación exhaustiva sobre el campo de los protocolos de consenso actuales, proporcionando nuevas perspectivas sobre los protocolos de consenso criptográficos, lo que ayudará a una mejor comprensión de los algoritmos existentes y ofrecerá nuevas ideas para el diseño de protocolos distribuidos.
Marco de verificación de alta confiabilidad para protocolos de oráculos descentralizados
La doctora Giselle Reis de la Universidad Carnegie Mellon y Bruno Woltzenlogel Paleo de Djed Alliance crearán un marco para analizar y verificar rigurosamente los oráculos de blockchain a través de métodos formalizados. La investigación utilizará el sistema de gestión de pruebas Coq y desarrollará un conjunto integral de definiciones y estrategias de prueba.
Identificar los cuellos de botella en la escalabilidad de la blockchain
El equipo del profesor Roger Wattenhofer del Instituto Federal de Tecnología de Zúrich se dedicará a identificar los cuellos de botella de escalabilidad derivados de defectos en el diseño de contratos inteligentes y explorará cómo influir en el potencial de paralelización ajustando las tarifas de transacción.
Verificación mecanizada del protocolo de consenso Bullshark
El profesor Ilya Sergey de la Universidad Nacional de Singapur utilizará herramientas modernas de verificación asistida por computadora para realizar una verificación formal de las propiedades del protocolo Bullshark, avanzando en la comprensión de los protocolos de consenso basados en DAG y proporcionando el primer modelo verificado mecánicamente para la investigación en sistemas distribuidos.
Marco de estándares de referencia de blockchain###BBSF(
El profesor Henry F. Korth de la Universidad de Lehigh propuso la creación de un formato estándar de referencia para blockchain, destinado a comparar de manera justa varias blockchain L1 y soluciones de escalado L2, proporcionando a los usuarios y desarrolladores una visión transparente del rendimiento de la cadena.
) Construir una capa de orden compartido escalable y descentralizada
El profesor Min Suk Kang del Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea explorará la posibilidad de utilizar Bullshark/Mysticeti como un algoritmo de ordenación compartido, investigando cómo permitir que múltiples Rollups utilicen Sui como capa de ordenación y cómo interpretar las transacciones según sus respectivas capas de ejecución.
El mercado de tarifas locales se utiliza para la fijación óptima de precios en situaciones de congestión.
El profesor Abdoulaye Ndiaye de la Universidad de Nueva York estudiará el mercado de tarifas locales para optimizar la tarificación por congestión, explorando la analogía entre el comercio de congestión y la ejecución de transacciones en redes blockchain, con el objetivo de establecer un mecanismo de precios eficaz que refleje el estado de congestión de la red.
Protocolo de Mercado Automático de Fragmentos ###SAMM(
El equipo del profesor Ittay Eyal del Instituto Tecnológico de Israel está desarrollando el concepto de "contratos fragmentados", utilizando múltiples contratos para aumentar la concurrencia. El enfoque de la investigación es ajustar los mecanismos de incentivos para proveedores de liquidez y comerciantes, con el fin de mantener múltiples fragmentos de AMM y lograr un AMM fragmentado completamente paralelizable.
) Divulgación de información privada en mecanismos de competencia
El profesor Andrea Attar de la Universidad de Tor Vergata en Roma explorará nuevos enfoques para el diseño de mecanismos de mercado, investigando cómo la divulgación privada de información por parte de los diseñadores a los agentes afecta los resultados del mercado y las interacciones estratégicas, con el objetivo de proporcionar una comprensión profunda de la dinámica y la competencia del mercado moderno.
Generación de contratos inteligentes Sui utilizando modelos de lenguaje de gran escala
Ken Koedinger y Eason Chen de la Universidad Carnegie Mellon investigarán cómo ajustar modelos de lenguaje grandes utilizando código Move y sugerencias específicas de Sui, para abordar los desafíos actuales de los LLMs en la generación de contratos inteligentes en el lenguaje Move.
COMET: Métricas y marco de transición del lenguaje Move
El equipo del profesor George Giaglis de la Universidad de Nicosia llevará a cabo un análisis comparativo completo entre Solidity y Move, con el objetivo de promover una comprensión profunda de las funciones y capacidades de Move, y crear un marco que ayude a los desarrolladores a hacer la transición de manera fácil al desarrollo en Move.
Innovación en DeFi: métodos de aprendizaje profundo para optimizar la liquidez y las tarifas dinámicas en Sui
Rachid Guerraoui y Walid Sofiane del Instituto Federal Suizo de Tecnología en Lausana desarrollarán un modelo de aprendizaje profundo híbrido para la predicción de rangos óptimos en el protocolo DeFi de Sui, combinando redes neuronales recurrentes mejoradas, aprendizaje por refuerzo profundo y análisis de sentimientos en redes sociales para mejorar la capacidad de respuesta del protocolo DeFi a los cambios del mercado.
Evaluación de la capacidad de predicción de la volatilidad de SUI
El profesor Stavros Degiannakis de la Universidad Abierta de Chipre investigará la efectividad del algoritmo SPEC en la predicción de la volatilidad de los activos Sui, utilizando datos de precios de alta frecuencia centrados principalmente en SUI, y validando en otros activos de blockchain.
zkSNARKs transparentes de poscuántica de baja memoria
Brett Falk y Pratyush Mishra de la Universidad de Pensilvania se dedicarán al desarrollo de zkSNARKs escalables, al mismo tiempo que abordan tres obstáculos principales: la complejidad temporal del probador, la complejidad espacial y el tamaño de SRS, para proporcionar soluciones de prueba criptográfica escalables listas para el despliegue en diversas aplicaciones de tecnología blockchain.
Estos proyectos de investigación abarcan múltiples áreas de vanguardia de la tecnología blockchain, desde la optimización de mecanismos de consenso hasta la seguridad de contratos inteligentes, desde innovaciones en DeFi hasta sistemas de prueba criptográfica. Se espera que sus resultados traigan importantes avances al ecosistema Sui y a toda la industria blockchain, promoviendo un desarrollo adicional de la tecnología Web3.
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DefiPlaybook
· hace16h
medida digna de seguir
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LeekCutter
· hace20h
La academia es muy confiable.
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HackerWhoCares
· 07-31 13:52
¿No hay un poco menos de fondos?
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YieldWhisperer
· 07-31 13:52
El futuro es muy bueno.
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SelfStaking
· 07-31 13:45
Los fuertes merecen ser invertidos
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EyeOfTheTokenStorm
· 07-31 13:43
Ya han empezado a gastar dinero de nuevo, ¿con 42 mil también se atreven a decir eso?
Resultados de la nueva ronda del Premio de Investigación Académica Sui: 17 proyectos financiados con 420,000 dólares, participación de universidades de renombre mundial.
Se publica la nueva ronda de resultados del Premio de Investigación Académica Sui: participación de universidades de renombre mundial, 17 proyectos reciben 420,000 dólares en financiación
Recientemente, la Fundación Sui anunció la lista de ganadores de la nueva ronda del Premio de Investigación Académica Sui. Este programa tiene como objetivo financiar investigaciones que promuevan el desarrollo de Web3, con un enfoque especial en los avances en redes de blockchain, programación de contratos inteligentes y tecnologías relacionadas con productos construidos sobre Sui.
En las últimas dos etapas, se aprobaron un total de 17 propuestas de universidades de renombre internacional, con un monto total de financiación de 425,000 dólares. Las universidades participantes incluyen el Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea, el University College London, la Escuela Politécnica Federal de Lausana y la Universidad Nacional de Singapur, entre otras.
Resumen de la propuesta ganadora
Estudio sobre la diversidad de votación de las Organizaciones Autónomas Descentralizadas ( DAOs )
El equipo liderado por el profesor Ari Juels de la Universidad de Cornell explorará la naturaleza de las organizaciones descentralizadas, establecerá indicadores para medir el grado de descentralización de las DAO y estudiará métodos prácticos para mejorar la descentralización dentro de las organizaciones.
Protocolo de consenso DAG asíncrono seguro y adaptable
El Dr. Philipp Jovanovic del University College London propuso desarrollar un protocolo DAG asíncrono ( para mejorar la capacidad de resistencia a ataques y adaptarse a un entorno de oponentes en constante cambio. Este protocolo tiene como objetivo proporcionar una mejor seguridad y adaptabilidad, manteniendo al mismo tiempo un nivel de rendimiento cercano al de un modelo semi-síncrono.
) Auditoría de contratos inteligentes Sui basada en modelos de lenguaje grande
El equipo del profesor Arthur Gervais de University College London planea utilizar modelos de lenguaje de gran tamaño como GPT-4-32k y Claude-v2-100k para mejorar el proceso de auditoría de contratos inteligentes Move. Ampliarán el alcance de la investigación a los contratos inteligentes Sui, basándose en la experiencia de análisis preliminar de contratos DeFi en Solidity, enfatizando la importancia de realizar evaluaciones de seguridad robustas de manera oportuna.
Estudio sistemático en el campo de los protocolos de consenso de contraseñas.
El profesor Christopher Cachin de la Universidad de Berna llevará a cabo una investigación exhaustiva sobre el campo de los protocolos de consenso actuales, proporcionando nuevas perspectivas sobre los protocolos de consenso criptográficos, lo que ayudará a una mejor comprensión de los algoritmos existentes y ofrecerá nuevas ideas para el diseño de protocolos distribuidos.
Marco de verificación de alta confiabilidad para protocolos de oráculos descentralizados
La doctora Giselle Reis de la Universidad Carnegie Mellon y Bruno Woltzenlogel Paleo de Djed Alliance crearán un marco para analizar y verificar rigurosamente los oráculos de blockchain a través de métodos formalizados. La investigación utilizará el sistema de gestión de pruebas Coq y desarrollará un conjunto integral de definiciones y estrategias de prueba.
Identificar los cuellos de botella en la escalabilidad de la blockchain
El equipo del profesor Roger Wattenhofer del Instituto Federal de Tecnología de Zúrich se dedicará a identificar los cuellos de botella de escalabilidad derivados de defectos en el diseño de contratos inteligentes y explorará cómo influir en el potencial de paralelización ajustando las tarifas de transacción.
Verificación mecanizada del protocolo de consenso Bullshark
El profesor Ilya Sergey de la Universidad Nacional de Singapur utilizará herramientas modernas de verificación asistida por computadora para realizar una verificación formal de las propiedades del protocolo Bullshark, avanzando en la comprensión de los protocolos de consenso basados en DAG y proporcionando el primer modelo verificado mecánicamente para la investigación en sistemas distribuidos.
Marco de estándares de referencia de blockchain###BBSF(
El profesor Henry F. Korth de la Universidad de Lehigh propuso la creación de un formato estándar de referencia para blockchain, destinado a comparar de manera justa varias blockchain L1 y soluciones de escalado L2, proporcionando a los usuarios y desarrolladores una visión transparente del rendimiento de la cadena.
) Construir una capa de orden compartido escalable y descentralizada
El profesor Min Suk Kang del Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea explorará la posibilidad de utilizar Bullshark/Mysticeti como un algoritmo de ordenación compartido, investigando cómo permitir que múltiples Rollups utilicen Sui como capa de ordenación y cómo interpretar las transacciones según sus respectivas capas de ejecución.
El mercado de tarifas locales se utiliza para la fijación óptima de precios en situaciones de congestión.
El profesor Abdoulaye Ndiaye de la Universidad de Nueva York estudiará el mercado de tarifas locales para optimizar la tarificación por congestión, explorando la analogía entre el comercio de congestión y la ejecución de transacciones en redes blockchain, con el objetivo de establecer un mecanismo de precios eficaz que refleje el estado de congestión de la red.
Protocolo de Mercado Automático de Fragmentos ###SAMM(
El equipo del profesor Ittay Eyal del Instituto Tecnológico de Israel está desarrollando el concepto de "contratos fragmentados", utilizando múltiples contratos para aumentar la concurrencia. El enfoque de la investigación es ajustar los mecanismos de incentivos para proveedores de liquidez y comerciantes, con el fin de mantener múltiples fragmentos de AMM y lograr un AMM fragmentado completamente paralelizable.
) Divulgación de información privada en mecanismos de competencia
El profesor Andrea Attar de la Universidad de Tor Vergata en Roma explorará nuevos enfoques para el diseño de mecanismos de mercado, investigando cómo la divulgación privada de información por parte de los diseñadores a los agentes afecta los resultados del mercado y las interacciones estratégicas, con el objetivo de proporcionar una comprensión profunda de la dinámica y la competencia del mercado moderno.
Generación de contratos inteligentes Sui utilizando modelos de lenguaje de gran escala
Ken Koedinger y Eason Chen de la Universidad Carnegie Mellon investigarán cómo ajustar modelos de lenguaje grandes utilizando código Move y sugerencias específicas de Sui, para abordar los desafíos actuales de los LLMs en la generación de contratos inteligentes en el lenguaje Move.
COMET: Métricas y marco de transición del lenguaje Move
El equipo del profesor George Giaglis de la Universidad de Nicosia llevará a cabo un análisis comparativo completo entre Solidity y Move, con el objetivo de promover una comprensión profunda de las funciones y capacidades de Move, y crear un marco que ayude a los desarrolladores a hacer la transición de manera fácil al desarrollo en Move.
Innovación en DeFi: métodos de aprendizaje profundo para optimizar la liquidez y las tarifas dinámicas en Sui
Rachid Guerraoui y Walid Sofiane del Instituto Federal Suizo de Tecnología en Lausana desarrollarán un modelo de aprendizaje profundo híbrido para la predicción de rangos óptimos en el protocolo DeFi de Sui, combinando redes neuronales recurrentes mejoradas, aprendizaje por refuerzo profundo y análisis de sentimientos en redes sociales para mejorar la capacidad de respuesta del protocolo DeFi a los cambios del mercado.
Evaluación de la capacidad de predicción de la volatilidad de SUI
El profesor Stavros Degiannakis de la Universidad Abierta de Chipre investigará la efectividad del algoritmo SPEC en la predicción de la volatilidad de los activos Sui, utilizando datos de precios de alta frecuencia centrados principalmente en SUI, y validando en otros activos de blockchain.
zkSNARKs transparentes de poscuántica de baja memoria
Brett Falk y Pratyush Mishra de la Universidad de Pensilvania se dedicarán al desarrollo de zkSNARKs escalables, al mismo tiempo que abordan tres obstáculos principales: la complejidad temporal del probador, la complejidad espacial y el tamaño de SRS, para proporcionar soluciones de prueba criptográfica escalables listas para el despliegue en diversas aplicaciones de tecnología blockchain.
Estos proyectos de investigación abarcan múltiples áreas de vanguardia de la tecnología blockchain, desde la optimización de mecanismos de consenso hasta la seguridad de contratos inteligentes, desde innovaciones en DeFi hasta sistemas de prueba criptográfica. Se espera que sus resultados traigan importantes avances al ecosistema Sui y a toda la industria blockchain, promoviendo un desarrollo adicional de la tecnología Web3.