Resultados da nova rodada do Prêmio de Pesquisa Acadêmica Sui: 17 projetos receberam 420 mil dólares em financiamento, com a participação de universidades de renome mundial.
Resultados da nova rodada do Prêmio de Pesquisa Acadêmica Sui divulgados: universidades de renome mundial participam, 17 projetos recebem 420.000 dólares em financiamento
Recentemente, a Fundação Sui anunciou a lista de vencedores da nova edição do Prêmio de Pesquisa Acadêmica Sui. Este programa visa financiar pesquisas que promovam o desenvolvimento do Web3, com foco especial em avanços em redes blockchain, programação de contratos inteligentes e tecnologias relacionadas a produtos construídos com Sui.
Nos últimos dois estágios, 17 propostas de universidades internacionais de renome foram aprovadas, com um financiamento total de 425.000 dólares. As universidades participantes incluem o Instituto de Ciência e Tecnologia da Coreia, o University College London, a École Polytechnique Fédérale de Lausanne e a Universidade Nacional de Cingapura.
Resumo da proposta premiada
Estudo sobre a diversidade de votação das Organizações Autônomas Descentralizadas ( DAOs )
A equipe liderada pelo professor Ari Juels da Universidade Cornell irá explorar a natureza das organizações descentralizadas, estabelecer métricas para medir o nível de descentralização de DAOs e investigar práticas para aumentar a descentralização dentro das organizações.
Protocolo de consenso DAG assíncrono de segurança adaptativa
O Dr. Philipp Jovanovic, da University College London, propôs o desenvolvimento de um protocolo de gráfico acíclico dirigido assíncrono (DAG), para aumentar a capacidade de resistência a ataques e se adaptar a um ambiente de adversários em constante mudança. O protocolo visa oferecer melhor segurança e adaptabilidade, mantendo ao mesmo tempo níveis de desempenho próximos ao modelo de sincronização parcial.
Auditoria de contratos inteligentes Sui baseada em grandes modelos de linguagem
A equipe do professor Arthur Gervais da University College London planeja utilizar grandes modelos de linguagem como GPT-4-32k e Claude-v2-100k para melhorar o processo de auditoria de contratos inteligentes Move. Eles expandirão o escopo da pesquisa para contratos inteligentes Sui com base na experiência de análise preliminar de contratos DeFi em Solidity, enfatizando a realização de avaliações de segurança robustas em tempo hábil.
Estudo sistemático no campo dos protocolos de consenso de senhas
O professor Christopher Cachin da Universidade de Berna realizará uma investigação abrangente na área dos protocolos de consenso atuais, oferecendo novas percepções sobre os protocolos de consenso criptográficos, ajudando a compreender melhor os algoritmos existentes e fornecendo novas ideias para o design de protocolos distribuídos.
Quadro de validação altamente confiável para protocolos de oráculo descentralizados
A Dra. Giselle Reis da Universidade Carnegie Mellon e Bruno Woltzenlogel Paleo da Djed Alliance irão criar uma estrutura para analisar e verificar rigorosamente oráculos de blockchain através de métodos formais. A pesquisa irá utilizar o sistema de gestão de provas Coq, desenvolvendo uma biblioteca abrangente de definições e estratégias de prova.
Reconhecimento dos gargalos de escalabilidade da blockchain
A equipa do Professor Roger Wattenhofer do Instituto Federal de Tecnologia de Zurique irá dedicar-se à identificação de gargalos de escalabilidade originados em falhas de design de contratos inteligentes e explorar como a alteração das taxas de transação pode influenciar o potencial de paralelização.
Protocolo de Consenso Bullshark de Verificação Mecânica
O professor Ilya Sergey da Universidade Nacional de Cingapura irá usar ferramentas modernas de verificação assistida por computador para verificar formalmente as propriedades do protocolo Bullshark, avançando na compreensão dos protocolos de consenso baseados em DAG e fornecendo o primeiro modelo verificado mecanicamente para pesquisa em sistemas distribuídos.
Estrutura padrão de benchmark de blockchain ( BBSF )
O Professor Henry F. Korth da Universidade de Lehigh propôs a criação de um formato de padronização de benchmark de blockchain, com o objetivo de comparar de forma justa várias blockchains L1 e soluções de escalabilidade L2, oferecendo aos usuários e desenvolvedores uma visão transparente do desempenho da cadeia.
Construir uma camada de ordenação compartilhada escalável e descentralizada
O Professor Min Suk Kang do Instituto de Ciência e Tecnologia da Coreia explorará a possibilidade de usar Bullshark/Mysticeti como algoritmo de ordenação compartilhada, investigando como permitir que múltiplos Rollups utilizem Sui como camada de ordenação e expliquem as transações com base em suas respectivas camadas de execução.
O mercado de taxas locais é utilizado para a precificação ótima de congestionamento.
O professor Abdoulaye Ndiaye da Universidade de Nova York irá estudar o mercado de tarifas locais para otimizar a precificação da congestão, explorando a analogia entre a negociação de congestionamento e a execução de transações em redes de blockchain, com o objetivo de estabelecer um mecanismo de precificação eficaz que reflita o estado de congestionamento da rede.
Protocolo de Market Making Automático de Fragmentos (SAMM)
A equipe do Professor Ittay Eyal do Instituto de Tecnologia de Israel está desenvolvendo o conceito de "contratos de fragmentação", utilizando múltiplos contratos para aumentar a concorrência. O foco da pesquisa é ajustar os mecanismos de incentivo para provedores de liquidez e traders, a fim de manter múltiplos fragmentos AMM, realizando AMM de fragmentação totalmente paralela.
Divulgação de informações pessoais no mecanismo de competição
O Professor Andrea Attar da Universidade de Tor Vergata em Roma irá explorar novas abordagens para o design de mecanismos de mercado, investigando como a divulgação privada de informações pelos projetistas aos agentes afeta os resultados do mercado e as interações estratégicas, com o objetivo de proporcionar uma compreensão profunda das dinâmicas e da concorrência nos mercados modernos.
Gerar contratos inteligentes Sui utilizando grandes modelos de linguagem
Os investigadores Ken Koedinger e Eason Chen da Universidade Carnegie Mellon irão estudar como ajustar modelos de linguagem de grande escala utilizando código Move e dicas específicas do Sui, para resolver os desafios atuais que os LLMs enfrentam na geração de contratos inteligentes na linguagem Move.
COMET: Medidas e estruturas de transição da linguagem Move
A equipe do professor George Giaglis da Universidade de Nicósia realizará uma análise comparativa abrangente entre Solidity e Move, com o objetivo de promover uma compreensão profunda das funcionalidades e capacidades do Move, além de criar uma estrutura que ajude os desenvolvedores a fazer a transição para o desenvolvimento em Move de forma mais fácil.
Inovação DeFi: Métodos de aprendizado profundo para otimizar a liquidez e as taxas dinâmicas na Sui
Rachid Guerraoui e Walid Sofiane do Instituto Federal de Tecnologia de Lausana desenvolverão um modelo híbrido de aprendizado profundo para previsão de intervalo ótimo no protocolo Sui DeFi, combinando redes neurais recursivas aprimoradas, aprendizado por reforço profundo e análise de sentimentos em mídias sociais, a fim de melhorar a capacidade de resposta do protocolo DeFi às mudanças do mercado.
Avaliação da capacidade de previsão da volatilidade do SUI
O professor Stavros Degiannakis da Universidade Aberta de Chipre irá investigar a eficácia do algoritmo SPEC na previsão da volatilidade dos ativos Sui, utilizando dados de preços de alta frequência com foco principal no SUI e validando em outros ativos de blockchain.
zkSNARKs transparentes pós-quânticos de baixa memória
Brett Falk e Pratyush Mishra da Universidade da Pensilvânia dedicar-se-ão ao desenvolvimento de zkSNARKs escaláveis, abordando simultaneamente três principais obstáculos: a complexidade de tempo do provador, a complexidade de espaço e o tamanho do SRS, para fornecer soluções de provas criptográficas escaláveis prontas para implementação em várias aplicações da tecnologia blockchain.
Estes projetos de pesquisa abrangem várias áreas avançadas da tecnologia blockchain, desde a otimização de mecanismos de consenso até a segurança de contratos inteligentes, desde inovações em DeFi até sistemas de prova criptográfica. Os seus resultados prometem trazer avanços significativos para o ecossistema Sui e para toda a indústria de blockchain, impulsionando o desenvolvimento adicional da tecnologia Web3.
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DefiPlaybook
· 16h atrás
Medida que merece seguir
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LeekCutter
· 20h atrás
Acadêmico e confiável
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HackerWhoCares
· 07-31 13:52
O financiamento está um pouco escasso, não está?
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YieldWhisperer
· 07-31 13:52
O futuro é muito bom.
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SelfStaking
· 07-31 13:45
Os fortes merecem investimento
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EyeOfTheTokenStorm
· 07-31 13:43
Já começaram a gastar dinheiro de novo, 42 mil e ainda têm coragem de dizer isso.
Resultados da nova rodada do Prêmio de Pesquisa Acadêmica Sui: 17 projetos receberam 420 mil dólares em financiamento, com a participação de universidades de renome mundial.
Resultados da nova rodada do Prêmio de Pesquisa Acadêmica Sui divulgados: universidades de renome mundial participam, 17 projetos recebem 420.000 dólares em financiamento
Recentemente, a Fundação Sui anunciou a lista de vencedores da nova edição do Prêmio de Pesquisa Acadêmica Sui. Este programa visa financiar pesquisas que promovam o desenvolvimento do Web3, com foco especial em avanços em redes blockchain, programação de contratos inteligentes e tecnologias relacionadas a produtos construídos com Sui.
Nos últimos dois estágios, 17 propostas de universidades internacionais de renome foram aprovadas, com um financiamento total de 425.000 dólares. As universidades participantes incluem o Instituto de Ciência e Tecnologia da Coreia, o University College London, a École Polytechnique Fédérale de Lausanne e a Universidade Nacional de Cingapura.
Resumo da proposta premiada
Estudo sobre a diversidade de votação das Organizações Autônomas Descentralizadas ( DAOs )
A equipe liderada pelo professor Ari Juels da Universidade Cornell irá explorar a natureza das organizações descentralizadas, estabelecer métricas para medir o nível de descentralização de DAOs e investigar práticas para aumentar a descentralização dentro das organizações.
Protocolo de consenso DAG assíncrono de segurança adaptativa
O Dr. Philipp Jovanovic, da University College London, propôs o desenvolvimento de um protocolo de gráfico acíclico dirigido assíncrono (DAG), para aumentar a capacidade de resistência a ataques e se adaptar a um ambiente de adversários em constante mudança. O protocolo visa oferecer melhor segurança e adaptabilidade, mantendo ao mesmo tempo níveis de desempenho próximos ao modelo de sincronização parcial.
Auditoria de contratos inteligentes Sui baseada em grandes modelos de linguagem
A equipe do professor Arthur Gervais da University College London planeja utilizar grandes modelos de linguagem como GPT-4-32k e Claude-v2-100k para melhorar o processo de auditoria de contratos inteligentes Move. Eles expandirão o escopo da pesquisa para contratos inteligentes Sui com base na experiência de análise preliminar de contratos DeFi em Solidity, enfatizando a realização de avaliações de segurança robustas em tempo hábil.
Estudo sistemático no campo dos protocolos de consenso de senhas
O professor Christopher Cachin da Universidade de Berna realizará uma investigação abrangente na área dos protocolos de consenso atuais, oferecendo novas percepções sobre os protocolos de consenso criptográficos, ajudando a compreender melhor os algoritmos existentes e fornecendo novas ideias para o design de protocolos distribuídos.
Quadro de validação altamente confiável para protocolos de oráculo descentralizados
A Dra. Giselle Reis da Universidade Carnegie Mellon e Bruno Woltzenlogel Paleo da Djed Alliance irão criar uma estrutura para analisar e verificar rigorosamente oráculos de blockchain através de métodos formais. A pesquisa irá utilizar o sistema de gestão de provas Coq, desenvolvendo uma biblioteca abrangente de definições e estratégias de prova.
Reconhecimento dos gargalos de escalabilidade da blockchain
A equipa do Professor Roger Wattenhofer do Instituto Federal de Tecnologia de Zurique irá dedicar-se à identificação de gargalos de escalabilidade originados em falhas de design de contratos inteligentes e explorar como a alteração das taxas de transação pode influenciar o potencial de paralelização.
Protocolo de Consenso Bullshark de Verificação Mecânica
O professor Ilya Sergey da Universidade Nacional de Cingapura irá usar ferramentas modernas de verificação assistida por computador para verificar formalmente as propriedades do protocolo Bullshark, avançando na compreensão dos protocolos de consenso baseados em DAG e fornecendo o primeiro modelo verificado mecanicamente para pesquisa em sistemas distribuídos.
Estrutura padrão de benchmark de blockchain ( BBSF )
O Professor Henry F. Korth da Universidade de Lehigh propôs a criação de um formato de padronização de benchmark de blockchain, com o objetivo de comparar de forma justa várias blockchains L1 e soluções de escalabilidade L2, oferecendo aos usuários e desenvolvedores uma visão transparente do desempenho da cadeia.
Construir uma camada de ordenação compartilhada escalável e descentralizada
O Professor Min Suk Kang do Instituto de Ciência e Tecnologia da Coreia explorará a possibilidade de usar Bullshark/Mysticeti como algoritmo de ordenação compartilhada, investigando como permitir que múltiplos Rollups utilizem Sui como camada de ordenação e expliquem as transações com base em suas respectivas camadas de execução.
O mercado de taxas locais é utilizado para a precificação ótima de congestionamento.
O professor Abdoulaye Ndiaye da Universidade de Nova York irá estudar o mercado de tarifas locais para otimizar a precificação da congestão, explorando a analogia entre a negociação de congestionamento e a execução de transações em redes de blockchain, com o objetivo de estabelecer um mecanismo de precificação eficaz que reflita o estado de congestionamento da rede.
Protocolo de Market Making Automático de Fragmentos (SAMM)
A equipe do Professor Ittay Eyal do Instituto de Tecnologia de Israel está desenvolvendo o conceito de "contratos de fragmentação", utilizando múltiplos contratos para aumentar a concorrência. O foco da pesquisa é ajustar os mecanismos de incentivo para provedores de liquidez e traders, a fim de manter múltiplos fragmentos AMM, realizando AMM de fragmentação totalmente paralela.
Divulgação de informações pessoais no mecanismo de competição
O Professor Andrea Attar da Universidade de Tor Vergata em Roma irá explorar novas abordagens para o design de mecanismos de mercado, investigando como a divulgação privada de informações pelos projetistas aos agentes afeta os resultados do mercado e as interações estratégicas, com o objetivo de proporcionar uma compreensão profunda das dinâmicas e da concorrência nos mercados modernos.
Gerar contratos inteligentes Sui utilizando grandes modelos de linguagem
Os investigadores Ken Koedinger e Eason Chen da Universidade Carnegie Mellon irão estudar como ajustar modelos de linguagem de grande escala utilizando código Move e dicas específicas do Sui, para resolver os desafios atuais que os LLMs enfrentam na geração de contratos inteligentes na linguagem Move.
COMET: Medidas e estruturas de transição da linguagem Move
A equipe do professor George Giaglis da Universidade de Nicósia realizará uma análise comparativa abrangente entre Solidity e Move, com o objetivo de promover uma compreensão profunda das funcionalidades e capacidades do Move, além de criar uma estrutura que ajude os desenvolvedores a fazer a transição para o desenvolvimento em Move de forma mais fácil.
Inovação DeFi: Métodos de aprendizado profundo para otimizar a liquidez e as taxas dinâmicas na Sui
Rachid Guerraoui e Walid Sofiane do Instituto Federal de Tecnologia de Lausana desenvolverão um modelo híbrido de aprendizado profundo para previsão de intervalo ótimo no protocolo Sui DeFi, combinando redes neurais recursivas aprimoradas, aprendizado por reforço profundo e análise de sentimentos em mídias sociais, a fim de melhorar a capacidade de resposta do protocolo DeFi às mudanças do mercado.
Avaliação da capacidade de previsão da volatilidade do SUI
O professor Stavros Degiannakis da Universidade Aberta de Chipre irá investigar a eficácia do algoritmo SPEC na previsão da volatilidade dos ativos Sui, utilizando dados de preços de alta frequência com foco principal no SUI e validando em outros ativos de blockchain.
zkSNARKs transparentes pós-quânticos de baixa memória
Brett Falk e Pratyush Mishra da Universidade da Pensilvânia dedicar-se-ão ao desenvolvimento de zkSNARKs escaláveis, abordando simultaneamente três principais obstáculos: a complexidade de tempo do provador, a complexidade de espaço e o tamanho do SRS, para fornecer soluções de provas criptográficas escaláveis prontas para implementação em várias aplicações da tecnologia blockchain.
Estes projetos de pesquisa abrangem várias áreas avançadas da tecnologia blockchain, desde a otimização de mecanismos de consenso até a segurança de contratos inteligentes, desde inovações em DeFi até sistemas de prova criptográfica. Os seus resultados prometem trazer avanços significativos para o ecossistema Sui e para toda a indústria de blockchain, impulsionando o desenvolvimento adicional da tecnologia Web3.