Resultados da nova rodada do Prêmio de Pesquisa Acadêmica Sui divulgados: 17 projetos recebem 420.000 dólares em financiamento com a participação das melhores universidades do mundo.
Resultados da nova ronda do Prémio de Investigação Académica Sui: Participação das principais universidades do mundo, 17 projetos recebem mais de 420 mil dólares em financiamento
Recentemente, a Fundação Sui anunciou a lista de vencedores da nova rodada de bolsas de pesquisa acadêmica. O programa visa financiar pesquisas que promovam o desenvolvimento do Web3, com especial atenção a inovações nas redes de blockchain, programação de contratos inteligentes e tecnologias relacionadas a produtos construídos com base na Sui.
Nos últimos dois ciclos, 17 propostas de universidades internacionais de renome foram aprovadas, com um total de financiamento de 425 mil dólares. As universidades participantes incluem a KAIST, University College London, ETH Lausanne e a Universidade Nacional de Cingapura.
Visão Geral dos Projetos Vencedores
Estudo da diversidade da Organização Autônoma Descentralizada ( DAO )
O professor Ari Juels da Universidade de Cornell irá explorar a natureza das organizações descentralizadas, estabelecer métricas para medir o grau de descentralização das DAOs e propor práticas para aumentar a descentralização interna das organizações.
Protocolo de consenso assíncrono DAG seguro e adaptativo
O Dr. Philipp Jovanovic da University College London propôs o desenvolvimento de um protocolo de grafo acíclico direcionado assíncrono (DAG), para aumentar a resistência a ataques e se adaptar a adversários em constante mudança. O protocolo visa oferecer melhor segurança e adaptabilidade, ao mesmo tempo que mantém um nível de desempenho próximo ao de modelos parcialmente síncronos.
Auditoria de contratos inteligentes Sui baseada em grandes modelos de linguagem
O professor Arthur Gervais, da University College London, planeja utilizar grandes modelos de linguagem como o GPT-4-32k e o Claude-v2-100k para melhorar o processo de auditoria dos contratos inteligentes Move. Este projeto irá expandir a pesquisa anterior sobre contratos Solidity, com foco na avaliação de segurança dos contratos inteligentes Sui.
Pesquisa no campo dos protocolos de consenso
O professor Christopher Cachin da Universidade de Bern realizará uma investigação abrangente sobre o atual campo de consenso, oferecendo novas percepções para os protocolos de consenso criptográfico, o que ajudará a entender melhor os algoritmos existentes e a fornecer novas ideias para o design de protocolos distribuídos.
estrutura de validação do protocolo de oráculo descentralizado
A Dra. Giselle Reis da Universidade Carnegie Mellon e o Dr. Bruno Woltzenlogel Paleo da aliança Djed criarão uma estrutura para analisar e verificar rigorosamente oráculos de blockchain através de métodos formais, garantindo a precisão e a imparcialidade dos dados externos nos contratos inteligentes.
Identificar os gargalos de escalabilidade da blockchain
O Professor Roger Wattenhofer do Instituto Federal de Tecnologia de Zurique irá investigar os gargalos resultantes de falhas no design de contratos inteligentes, com o objetivo de aumentar o potencial de paralelização das aplicações em blockchain e explorar o impacto do ajuste das taxas de transação na paralelização.
Verificação mecanizada do protocolo Bullshark
O professor Ilya Sergey da Universidade Nacional de Cingapura irá utilizar ferramentas modernas de verificação assistida por computador para realizar a verificação formal do protocolo Bullshark, avançando na compreensão dos protocolos de consenso baseados em DAG e fornecendo o primeiro modelo validado mecanicamente.
Estrutura padrão de referência para blockchain
O professor Henry F. Korth da Universidade de Lehigh propôs a criação de um formato de padronização de referência para blockchain, a fim de comparar de forma justa soluções de camada um e camada dois de expansão, proporcionando 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 o Bullshark/Mysticeti como um algoritmo de ordenação compartilhada, estudando o mecanismo operacional de vários Rollups que utilizam Sui como camada de ordenação.
Preço ótimo de congestão no mercado de taxas locais
O professor Abdoulaye Ndiaye da Universidade de Nova Iorque irá estudar o mercado de custos locais para otimizar a precificação da congestão, estabelecendo um mecanismo de precificação eficaz que reflita o estado da congestão da rede, alcançando a melhor alocação de recursos.
Protocólo de Market Making Automatico de Fragmentos(SAMM)
O Professor Ittay Eyal do Instituto de Tecnologia de Israel está desenvolvendo o conceito de contratos fracionados, utilizando múltiplos contratos para aumentar a concorrência. Esta pesquisa visa ajustar os mecanismos de incentivo para provedores de liquidez e negociantes, mantendo múltiplos fragmentos de AMM e realizando AMM fracionados totalmente paralelizados.
Divulgação de informações privadas no mecanismo de competição
O Professor Andrea Attar da Universidade Tor Vergata de Roma explorará novas abordagens para o design de mecanismos de mercado, investigando como a revelação privada de informações por parte dos projetistas afeta os resultados do mercado e as interações estratégicas, proporcionando uma visão sobre a dinâmica moderna do mercado e a concorrência.
Aplicar grandes modelos de linguagem para gerar contratos inteligentes Sui
Os professores Ken Koedinger e Eason Chen da Universidade Carnegie Mellon irão ajustar modelos de linguagem de grande escala utilizando código Move e dicas específicas do Sui para resolver os desafios atuais na geração de contratos inteligentes na linguagem Move.
COMET: Estrutura de transição Move Language
O Professor George Giaglis da Universidade de Nicósia realizará uma análise comparativa abrangente entre Solidity e Move, promovendo uma compreensão profunda das funcionalidades e capacidades do Move, e desenvolverá uma estrutura que ajude os desenvolvedores a fazer a transição para o desenvolvimento em Move de forma fácil.
Otimização DeFi: Métodos de Aprendizagem Profunda
Os professores Rachid Guerraoui e Walid Sofiane do Instituto Federal de Tecnologia de Lausanne desenvolverão um modelo híbrido de aprendizado profundo para a previsão de melhores intervalos no protocolo Sui DeFi, combinando redes neurais recorrentes aprimoradas e aprendizado por reforço profundo, ao mesmo tempo integrando análise de sentimentos de mídias sociais.
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 de ativos Sui, utilizando dados de preços de alta frequência, focando principalmente no SUI e validando em vários ativos de blockchain.
zkSNARKs transparentes pós-quânticos de baixa memória
Os doutores Brett Falk e Pratyush Mishra da Universidade da Pensilvânia estão dedicados ao desenvolvimento de zkSNARKs escaláveis, enquanto abordam as três principais barreiras da complexidade de tempo do provador, complexidade de espaço e tamanho do SRS, fornecendo soluções de provas criptográficas escaláveis prontas para implantação em várias aplicações da tecnologia blockchain.
Esta página pode conter conteúdo de terceiros, que é fornecido apenas para fins informativos (não para representações/garantias) e não deve ser considerada como um endosso de suas opiniões pela Gate nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Isenção de responsabilidade para obter detalhes.
16 Curtidas
Recompensa
16
2
Compartilhar
Comentário
0/400
DeadTrades_Walking
· 11h atrás
Tsk tsk, só 420 mil dólares, nem dá para comprar um seed.
Resultados da nova rodada do Prêmio de Pesquisa Acadêmica Sui divulgados: 17 projetos recebem 420.000 dólares em financiamento com a participação das melhores universidades do mundo.
Resultados da nova ronda do Prémio de Investigação Académica Sui: Participação das principais universidades do mundo, 17 projetos recebem mais de 420 mil dólares em financiamento
Recentemente, a Fundação Sui anunciou a lista de vencedores da nova rodada de bolsas de pesquisa acadêmica. O programa visa financiar pesquisas que promovam o desenvolvimento do Web3, com especial atenção a inovações nas redes de blockchain, programação de contratos inteligentes e tecnologias relacionadas a produtos construídos com base na Sui.
Nos últimos dois ciclos, 17 propostas de universidades internacionais de renome foram aprovadas, com um total de financiamento de 425 mil dólares. As universidades participantes incluem a KAIST, University College London, ETH Lausanne e a Universidade Nacional de Cingapura.
Visão Geral dos Projetos Vencedores
Estudo da diversidade da Organização Autônoma Descentralizada ( DAO )
O professor Ari Juels da Universidade de Cornell irá explorar a natureza das organizações descentralizadas, estabelecer métricas para medir o grau de descentralização das DAOs e propor práticas para aumentar a descentralização interna das organizações.
Protocolo de consenso assíncrono DAG seguro e adaptativo
O Dr. Philipp Jovanovic da University College London propôs o desenvolvimento de um protocolo de grafo acíclico direcionado assíncrono (DAG), para aumentar a resistência a ataques e se adaptar a adversários em constante mudança. O protocolo visa oferecer melhor segurança e adaptabilidade, ao mesmo tempo que mantém um nível de desempenho próximo ao de modelos parcialmente síncronos.
Auditoria de contratos inteligentes Sui baseada em grandes modelos de linguagem
O professor Arthur Gervais, da University College London, planeja utilizar grandes modelos de linguagem como o GPT-4-32k e o Claude-v2-100k para melhorar o processo de auditoria dos contratos inteligentes Move. Este projeto irá expandir a pesquisa anterior sobre contratos Solidity, com foco na avaliação de segurança dos contratos inteligentes Sui.
Pesquisa no campo dos protocolos de consenso
O professor Christopher Cachin da Universidade de Bern realizará uma investigação abrangente sobre o atual campo de consenso, oferecendo novas percepções para os protocolos de consenso criptográfico, o que ajudará a entender melhor os algoritmos existentes e a fornecer novas ideias para o design de protocolos distribuídos.
estrutura de validação do protocolo de oráculo descentralizado
A Dra. Giselle Reis da Universidade Carnegie Mellon e o Dr. Bruno Woltzenlogel Paleo da aliança Djed criarão uma estrutura para analisar e verificar rigorosamente oráculos de blockchain através de métodos formais, garantindo a precisão e a imparcialidade dos dados externos nos contratos inteligentes.
Identificar os gargalos de escalabilidade da blockchain
O Professor Roger Wattenhofer do Instituto Federal de Tecnologia de Zurique irá investigar os gargalos resultantes de falhas no design de contratos inteligentes, com o objetivo de aumentar o potencial de paralelização das aplicações em blockchain e explorar o impacto do ajuste das taxas de transação na paralelização.
Verificação mecanizada do protocolo Bullshark
O professor Ilya Sergey da Universidade Nacional de Cingapura irá utilizar ferramentas modernas de verificação assistida por computador para realizar a verificação formal do protocolo Bullshark, avançando na compreensão dos protocolos de consenso baseados em DAG e fornecendo o primeiro modelo validado mecanicamente.
Estrutura padrão de referência para blockchain
O professor Henry F. Korth da Universidade de Lehigh propôs a criação de um formato de padronização de referência para blockchain, a fim de comparar de forma justa soluções de camada um e camada dois de expansão, proporcionando 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 o Bullshark/Mysticeti como um algoritmo de ordenação compartilhada, estudando o mecanismo operacional de vários Rollups que utilizam Sui como camada de ordenação.
Preço ótimo de congestão no mercado de taxas locais
O professor Abdoulaye Ndiaye da Universidade de Nova Iorque irá estudar o mercado de custos locais para otimizar a precificação da congestão, estabelecendo um mecanismo de precificação eficaz que reflita o estado da congestão da rede, alcançando a melhor alocação de recursos.
Protocólo de Market Making Automatico de Fragmentos(SAMM)
O Professor Ittay Eyal do Instituto de Tecnologia de Israel está desenvolvendo o conceito de contratos fracionados, utilizando múltiplos contratos para aumentar a concorrência. Esta pesquisa visa ajustar os mecanismos de incentivo para provedores de liquidez e negociantes, mantendo múltiplos fragmentos de AMM e realizando AMM fracionados totalmente paralelizados.
Divulgação de informações privadas no mecanismo de competição
O Professor Andrea Attar da Universidade Tor Vergata de Roma explorará novas abordagens para o design de mecanismos de mercado, investigando como a revelação privada de informações por parte dos projetistas afeta os resultados do mercado e as interações estratégicas, proporcionando uma visão sobre a dinâmica moderna do mercado e a concorrência.
Aplicar grandes modelos de linguagem para gerar contratos inteligentes Sui
Os professores Ken Koedinger e Eason Chen da Universidade Carnegie Mellon irão ajustar modelos de linguagem de grande escala utilizando código Move e dicas específicas do Sui para resolver os desafios atuais na geração de contratos inteligentes na linguagem Move.
COMET: Estrutura de transição Move Language
O Professor George Giaglis da Universidade de Nicósia realizará uma análise comparativa abrangente entre Solidity e Move, promovendo uma compreensão profunda das funcionalidades e capacidades do Move, e desenvolverá uma estrutura que ajude os desenvolvedores a fazer a transição para o desenvolvimento em Move de forma fácil.
Otimização DeFi: Métodos de Aprendizagem Profunda
Os professores Rachid Guerraoui e Walid Sofiane do Instituto Federal de Tecnologia de Lausanne desenvolverão um modelo híbrido de aprendizado profundo para a previsão de melhores intervalos no protocolo Sui DeFi, combinando redes neurais recorrentes aprimoradas e aprendizado por reforço profundo, ao mesmo tempo integrando análise de sentimentos de mídias sociais.
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 de ativos Sui, utilizando dados de preços de alta frequência, focando principalmente no SUI e validando em vários ativos de blockchain.
zkSNARKs transparentes pós-quânticos de baixa memória
Os doutores Brett Falk e Pratyush Mishra da Universidade da Pensilvânia estão dedicados ao desenvolvimento de zkSNARKs escaláveis, enquanto abordam as três principais barreiras da complexidade de tempo do provador, complexidade de espaço e tamanho do SRS, fornecendo soluções de provas criptográficas escaláveis prontas para implantação em várias aplicações da tecnologia blockchain.