Sui mais recentes prêmios de pesquisa acadêmica anunciados: as principais universidades do mundo participam, 17 propostas recebem 420.000 dólares em financiamento

Recentemente, a Fundação Sui divulgou a lista dos vencedores da nova rodada de prêmios de pesquisa acadêmica, com o objetivo de apoiar projetos de pesquisa que promovam o desenvolvimento da tecnologia Web3, especialmente nas áreas de redes blockchain, programação de contratos inteligentes e tecnologias de ponta relacionadas a produtos construídos com base na Sui.

Nesta ronda, 17 propostas de pesquisa de universidades internacionais de renome receberam financiamento, totalizando 425,000 dólares. As universidades participantes incluem o Instituto de Ciência e Tecnologia da Coreia, o University College London, a Escola Politécnica Federal de Lausanne e a Universidade Nacional de Cingapura, entre outras.

Visão Geral das Propostas Vencedoras

Estudo da diversidade das Organizações Autônomas Descentralizadas ( DAO )

A equipe de pesquisa da Universidade Cornell irá explorar a essência das organizações descentralizadas, estabelecer indicadores para medir o grau de descentralização e buscar métodos práticos para aumentar a descentralização dentro das organizações.

Protocolo de consenso assíncrono DAG seguro e adaptativo

O projeto da University College London visa desenvolver um protocolo de gráfico acíclico dirigido assíncrono (DAG), para aumentar a resistência a ataques e se adaptar a ambientes de adversários em mudança. O protocolo proporcionará melhor segurança e adaptabilidade, mantendo um nível de desempenho próximo ao de adversários parcialmente síncronos.

Auditoria de contratos inteligentes Sui baseada em grandes modelos de linguagem

Outra equipe da University College London usará grandes modelos de linguagem como o GPT-4-32k e o Claude-v2-100k para aumentar a eficiência da auditoria de contratos inteligentes Move. Eles descobriram anteriormente vulnerabilidades em 52 contratos inteligentes Solidity DeFi que resultaram em perdas de quase 1 bilhão de dólares, e agora estão expandindo a pesquisa para a área de contratos inteligentes Sui.

Pesquisa sobre protocolos de consenso de senha

O projeto da Universidade de Berna irá investigar a fundo o atual campo dos protocolos de consenso, fornecendo novas percepções sobre os protocolos de consenso criptográficos, ajudando a compreender melhor os algoritmos existentes e a fornecer novas ideias para o design de protocolos distribuídos.

Estrutura de verificação de protocolo de oráculos descentralizados

O projeto da Carnegie Mellon University em colaboração com a Djed Alliance irá criar uma estrutura para analisar e verificar rigorosamente oráculos de blockchain através de métodos formais. Esta pesquisa irá utilizar o sistema de gerenciamento de provas Coq, desenvolvendo uma biblioteca abrangente de definições e estratégias de prova.

Identificação dos gargalos de escalabilidade da blockchain

A pesquisa do Instituto Federal de Tecnologia de Zurique visa identificar os gargalos de escalabilidade originados de falhas no design de contratos inteligentes, e explorar como a ajuste das taxas de transação afeta o potencial de paralelização, melhorando assim o desempenho das aplicações de blockchain.

Verificação mecanizada do protocolo Bullshark

O projeto da Universidade Nacional de Cingapura usará ferramentas modernas de verificação assistida por computador para validar formalmente as propriedades do Bullshark, avançando na compreensão dos protocolos de consenso baseados em DAG e fornecendo o primeiro modelo mecanicamente verificado para a pesquisa em sistemas distribuídos.

Quadro de normas de padronização de blockchain

A pesquisa da Universidade de Lehigh visa criar um formato de padronização de referência em blockchain para comparar de forma justa várias blockchains L1 e soluções de escalabilidade L2, proporcionando aos usuários e desenvolvedores uma visão transparente do desempenho da cadeia.

Construir uma camada de sequência compartilhada descentralizada escalável

O projeto do Instituto de Ciência e Tecnologia da Coreia explorará o uso de Bullshark/Mysticeti como algoritmo de ordenação compartilhada, estudando como executar múltiplos Rollups que utilizam Sui como camada de ordenação, permitindo que eles interpretem transações com base em suas respectivas camadas de execução.

Mercado de taxas locais e preços ótimos de congestionamento

A pesquisa da Universidade de Nova York investigará o mercado de taxas locais para otimizar a precificação de congestionamento, fazendo uma analogia entre o comércio de congestionamento e a execução de transações em redes blockchain, com o objetivo de estabelecer um mecanismo de precificação eficaz que reflita o estado de congestionamento.

Protocólo de Market Maker Automático (SAMM)

O Instituto de Tecnologia de Israel está desenvolvendo um novo conceito chamado contratos fragmentados, que utiliza múltiplos contratos para aumentar a concorrência. Esta pesquisa irá explorar como ajustar os incentivos para provedores de liquidez e traders, a fim de manter múltiplos fragmentos AMM, realizando um AMM fragmentado completamente paralelizado.

Divulgação de informações privadas no mecanismo de competição

O projeto da Universidade de Tor Vergata em Roma irá explorar novas abordagens para o design de mecanismos de mercado, investigando o impacto da divulgação privada de informações por parte dos projetistas aos agentes nos resultados de mercado e nas interações estratégicas, com o objetivo de fornecer uma visão sobre a dinâmica e a concorrência dos mercados modernos.

gerando contratos inteligentes Sui com base em grandes modelos de linguagem

A pesquisa da Universidade Carnegie Mellon visa abordar os desafios atuais enfrentados por grandes modelos de linguagem na geração de contratos inteligentes em Move. Eles coletarão um conjunto de dados abrangente de exemplos em Move, melhorarão a engenharia de prompts e implementarão ajustes finos, comparando a eficácia dos LLM sob diferentes abordagens.

COMET: Quadro de transição de Solidity para Move

O projeto da Universidade de Nicósia realizará uma análise comparativa abrangente entre Solidity e Move, promovendo uma compreensão aprofundada das funcionalidades e capacidades do Move, e desenvolverá uma estrutura para ajudar os desenvolvedores a transitar facilmente para o uso do Move para o desenvolvimento.

Otimização DeFi: Método de Aprendizagem Profunda

A pesquisa do Instituto Federal de Tecnologia de Lausanne desenvolverá um modelo híbrido de aprendizado profundo para a previsão de faixa ideal no protocolo Sui DeFi. O modelo combina redes neurais recursivas aprimoradas e aprendizado por reforço profundo, ao mesmo tempo que integra análise de sentimentos de mídias sociais para melhorar a precisão das previsões.

Avaliação da capacidade de previsão da volatilidade do SUI

O projeto da Universidade Aberta de Chipre irá investigar a eficácia do algoritmo SPEC na previsão da volatilidade dos ativos Sui. A pesquisa irá focar principalmente no SUI e será validada em vários ativos de blockchain, utilizando dados de preços de alta frequência para a análise.

zkSNARKs transparentes pós-quânticos de baixo consumo de memória

A pesquisa da Universidade da Pensilvânia visa desenvolver zkSNARKs escaláveis, abordando simultaneamente três principais obstáculos: a complexidade de tempo do provador, a complexidade de espaço e o tamanho do SRS, para fornecer provas criptográficas escaláveis prontas para implantação em várias aplicações de tecnologia blockchain.

Estes projetos premiados abrangem várias áreas-chave da tecnologia blockchain, desde mecanismos de consenso, segurança de contratos inteligentes até otimização de DeFi e provas criptográficas, demonstrando a determinação e visão do ecossistema Sui em promover a inovação na tecnologia blockchain.