Resultados da mais recente rodada do Prêmio de Pesquisa Acadêmica Sui: Participação das principais universidades do mundo, 17 projetos receberam mais de 420 mil dólares em financiamento
Recentemente, a Fundação Sui anunciou a lista dos vencedores da nova rodada de prêmios de pesquisa acadêmica. Este programa visa financiar pesquisas que promovam o desenvolvimento da Web3, especialmente no que diz respeito a avanços nas redes de blockchain, programação de contratos inteligentes e tecnologias relacionadas a produtos construídos com base no Sui.
Nos últimos dois períodos, um total de 17 propostas de instituições de ensino superior de renome internacional foram aprovadas, com um montante total de financiamento de 425 mil dólares. As universidades participantes incluem a KAIST (Instituto Avançado de Ciência e Tecnologia da Coreia), University College London, a EPFL (Escola Politécnica Federal de Lausana) e a Universidade Nacional de Cingapura.
Visão Geral das Propostas Vencedoras
DAOs: diversidade dos grupos de votação
A pesquisa liderada pelo professor Ari Juels da Universidade Cornell foca na natureza das organizações descentralizadas. O projeto estabelecerá indicadores para medir o grau de descentralização das DAOs e explorará métodos práticos para melhorar a descentralização dentro das organizações.
Protocolo de consenso DAG assíncrono de segurança adaptativa
O professor Philipp Jovanovic da University College London propôs o desenvolvimento de um protocolo DAG assíncrono, com o objetivo de aumentar a capacidade de resistência a ataques e se adaptar a oponentes dinâmicos. Espera-se que esse protocolo ofereça maior segurança e adaptabilidade, mantendo um alto desempenho.
Auditoria de contratos inteligentes Sui assistida por modelos de linguagem de grande escala
A equipe do Professor Arthur Gervais da University College London planeja utilizar modelos de linguagem avançados, como o GPT-4-32k e o Claude-v2-100k, para melhorar significativamente a eficiência da auditoria de contratos inteligentes Move. Anteriormente, eles descobriram vulnerabilidades em 52 contratos inteligentes Solidity DeFi que resultaram em perdas de quase 1 bilhão de dólares, e agora estão expandindo a pesquisa para contratos inteligentes Sui.
mapeamento do domínio do protocolo de consenso
O professor Christopher Cachin da Universidade de Berna realizará uma pesquisa abrangente sobre o atual campo de consenso, fornecendo novas perspectivas para protocolos de consenso criptográfico, ajudando a entender melhor os algoritmos existentes e oferecendo novas ideias para o design de protocolos distribuídos.
Estrutura de verificação de alta confiabilidade para protocolos de oráculos descentralizados
A professora Giselle Reis da Universidade Carnegie Mellon e o Dr. Bruno Woltzenlogel Paleo da Djed Alliance estão colaborando para criar uma estrutura que analise e verifique rigorosamente oráculos de blockchain por meio de métodos formais. Esta pesquisa utilizará o sistema de gerenciamento de provas Coq para desenvolver uma biblioteca abrangente de definições e estratégias de prova.
Identificar gargalos de escalabilidade
O professor Roger Wattenhofer do Instituto Federal de Tecnologia de Zurique se dedicará a identificar os gargalos decorrentes de falhas no design de contratos inteligentes, a fim de aumentar o potencial de paralelização das aplicações em blockchain. Esta pesquisa também explorará o impacto dos ajustes nas taxas de transação sobre o potencial de paralelização.
Protocolo Bullshark mecanizado
O professor Ilya Sergey da Universidade Nacional de Cingapura visa usar ferramentas modernas de verificação assistida por computador para validar formalmente as propriedades do Bullshark, avançando na compreensão dos protocolos de consenso baseados em grafos acíclicos direcionados. Esta pesquisa fornecerá o primeiro modelo de protocolo de consenso DAG verificado mecanicamente para a pesquisa em sistemas distribuídos.
BBSF: Estrutura padrão de benchmark de blockchain
O professor Henry F. Korth da Universidade de Lehigh propôs a criação de um formato de padronização de referência em blockchain para comparar de forma justa as blockchains L1 e as soluções de escalabilidade L2. Este projeto visa fornecer aos usuários e desenvolvedores uma visão transparente do desempenho da cadeia, promovendo a tomada de decisões informadas.
Construir uma camada de sequência 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 um algoritmo de ordenação compartilhada. Isso envolve a execução de múltiplos Rollups que usam Sui como camada de ordenação, permitindo que eles interpretem transações com base em suas respectivas camadas de execução.
mercado local de taxas para melhor precificação de congestionamento
A pesquisa do Professor Abdoulaye Ndiaye da Universidade de Nova Iorque foca no mercado de tarifas locais para otimizar a precificação de congestionamento, fazendo uma analogia entre o congestionamento de transações e a execução de transações em redes de blockchain. O objetivo é estabelecer um mecanismo de precificação eficaz que reflita o estado de congestionamento, alcançando uma alocação ótima de recursos.
SAMM: Market Maker Automático de Fragmentos
O professor Ittay Eyal do Instituto de Tecnologia de Israel está desenvolvendo um novo conceito chamado contrato de fragmentação, que utiliza múltiplos contratos para aumentar a concorrência. Esta pesquisa visa ajustar os mecanismos de incentivo para provedores de liquidez e negociantes, a fim de manter múltiplos fragmentos AMM, realizando AMM fragmentado totalmente paralelizado.
Divulgação privada em mecanismos de concorrência
O professor Andrea Attar da Universidade de Tor Vergata em Roma explora novas abordagens para o design de mecanismos de mercado, estudando como o revelação privada de informações por parte dos projetistas aos agentes afeta os resultados de mercado e as interações estratégicas, com o objetivo de oferecer uma visão sobre a dinâmica e a concorrência dos mercados modernos.
Aplicar grandes modelos de linguagem para gerar contratos inteligentes Sui
Os professores Ken Koedinger e Eason Chen da Universidade Carnegie Mellon visam 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 comparação para a transição para o Move
O professor George Giaglis da Universidade de Nicósia fará uma análise comparativa abrangente entre Solidity e Move, promovendo uma compreensão aprofundada das funcionalidades e capacidades do Move. Este estudo visa estabelecer uma estrutura que ajude os desenvolvedores a fazer a transição para o desenvolvimento utilizando o Move de forma fácil.
DeFi revolucionário: otimização da liquidez e das taxas dinâmicas na Sui através de métodos de aprendizado profundo
Os professores Rachid Guerraoui e Walid Sofiane do Instituto Federal de Tecnologia de Lausana desenvolverão um modelo híbrido de aprendizado profundo para previsão de intervalo otimizada no protocolo Sui DeFi. O modelo combina redes neurais recorrentes aprimoradas e aprendizado por reforço profundo, integrando também a análise de sentimentos em mídias sociais para melhorar a precisão das previsões.
Avaliação da capacidade preditiva 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. Este estudo irá concentrar-se principalmente no SUI e será validado em vários ativos de blockchain.
zkSNARKs transparentes pós-quânticos de baixa memória
Os professores Brett Falk e Pratyush Mishra da Universidade da Pensilvânia visam desenvolver zkSNARKs escaláveis, abordando ao mesmo tempo três principais obstáculos: a complexidade de tempo do provador, a complexidade espacial e o tamanho do SRS, para fornecer provas criptográficas escaláveis prontas para a implementação em várias aplicações da tecnologia blockchain.
Estes projetos de pesquisa diversificados abrangem várias áreas-chave da tecnologia blockchain, desde mecanismos de consenso até segurança de contratos inteligentes, desde otimização de DeFi até proteção da privacidade. A Fundação Sui, ao apoiar estas pesquisas de ponta, não apenas impulsiona o desenvolvimento da tecnologia blockchain, mas também faz uma contribuição importante para o progresso de todo o ecossistema Web3.
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RugDocScientist
· 21h atrás
Um fundo de apenas 42w? As pessoas ainda não dão a devida importância à pesquisa, tsk.
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rugpull_survivor
· 08-08 07:10
Sui pobre como eu, só esse apoio?
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ForkThisDAO
· 08-08 06:59
Universidades misturadas com financiamento, não dá para brincar.
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GasFeeLady
· 08-08 06:57
em alta em sui fr... as bolsas de pesquisa atingem diferentes quando o gás está tão baixo ngl
A Fundação Sui anunciou uma nova ronda de prémios de investigação académica: 17 projetos receberam 425 mil dólares em financiamento.
Resultados da mais recente rodada do Prêmio de Pesquisa Acadêmica Sui: Participação das principais universidades do mundo, 17 projetos receberam mais de 420 mil dólares em financiamento
Recentemente, a Fundação Sui anunciou a lista dos vencedores da nova rodada de prêmios de pesquisa acadêmica. Este programa visa financiar pesquisas que promovam o desenvolvimento da Web3, especialmente no que diz respeito a avanços nas redes de blockchain, programação de contratos inteligentes e tecnologias relacionadas a produtos construídos com base no Sui.
Nos últimos dois períodos, um total de 17 propostas de instituições de ensino superior de renome internacional foram aprovadas, com um montante total de financiamento de 425 mil dólares. As universidades participantes incluem a KAIST (Instituto Avançado de Ciência e Tecnologia da Coreia), University College London, a EPFL (Escola Politécnica Federal de Lausana) e a Universidade Nacional de Cingapura.
Visão Geral das Propostas Vencedoras
DAOs: diversidade dos grupos de votação
A pesquisa liderada pelo professor Ari Juels da Universidade Cornell foca na natureza das organizações descentralizadas. O projeto estabelecerá indicadores para medir o grau de descentralização das DAOs e explorará métodos práticos para melhorar a descentralização dentro das organizações.
Protocolo de consenso DAG assíncrono de segurança adaptativa
O professor Philipp Jovanovic da University College London propôs o desenvolvimento de um protocolo DAG assíncrono, com o objetivo de aumentar a capacidade de resistência a ataques e se adaptar a oponentes dinâmicos. Espera-se que esse protocolo ofereça maior segurança e adaptabilidade, mantendo um alto desempenho.
Auditoria de contratos inteligentes Sui assistida por modelos de linguagem de grande escala
A equipe do Professor Arthur Gervais da University College London planeja utilizar modelos de linguagem avançados, como o GPT-4-32k e o Claude-v2-100k, para melhorar significativamente a eficiência da auditoria de contratos inteligentes Move. Anteriormente, eles descobriram vulnerabilidades em 52 contratos inteligentes Solidity DeFi que resultaram em perdas de quase 1 bilhão de dólares, e agora estão expandindo a pesquisa para contratos inteligentes Sui.
mapeamento do domínio do protocolo de consenso
O professor Christopher Cachin da Universidade de Berna realizará uma pesquisa abrangente sobre o atual campo de consenso, fornecendo novas perspectivas para protocolos de consenso criptográfico, ajudando a entender melhor os algoritmos existentes e oferecendo novas ideias para o design de protocolos distribuídos.
Estrutura de verificação de alta confiabilidade para protocolos de oráculos descentralizados
A professora Giselle Reis da Universidade Carnegie Mellon e o Dr. Bruno Woltzenlogel Paleo da Djed Alliance estão colaborando para criar uma estrutura que analise e verifique rigorosamente oráculos de blockchain por meio de métodos formais. Esta pesquisa utilizará o sistema de gerenciamento de provas Coq para desenvolver uma biblioteca abrangente de definições e estratégias de prova.
Identificar gargalos de escalabilidade
O professor Roger Wattenhofer do Instituto Federal de Tecnologia de Zurique se dedicará a identificar os gargalos decorrentes de falhas no design de contratos inteligentes, a fim de aumentar o potencial de paralelização das aplicações em blockchain. Esta pesquisa também explorará o impacto dos ajustes nas taxas de transação sobre o potencial de paralelização.
Protocolo Bullshark mecanizado
O professor Ilya Sergey da Universidade Nacional de Cingapura visa usar ferramentas modernas de verificação assistida por computador para validar formalmente as propriedades do Bullshark, avançando na compreensão dos protocolos de consenso baseados em grafos acíclicos direcionados. Esta pesquisa fornecerá o primeiro modelo de protocolo de consenso DAG verificado mecanicamente para a pesquisa em sistemas distribuídos.
BBSF: Estrutura padrão de benchmark de blockchain
O professor Henry F. Korth da Universidade de Lehigh propôs a criação de um formato de padronização de referência em blockchain para comparar de forma justa as blockchains L1 e as soluções de escalabilidade L2. Este projeto visa fornecer aos usuários e desenvolvedores uma visão transparente do desempenho da cadeia, promovendo a tomada de decisões informadas.
Construir uma camada de sequência 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 um algoritmo de ordenação compartilhada. Isso envolve a execução de múltiplos Rollups que usam Sui como camada de ordenação, permitindo que eles interpretem transações com base em suas respectivas camadas de execução.
mercado local de taxas para melhor precificação de congestionamento
A pesquisa do Professor Abdoulaye Ndiaye da Universidade de Nova Iorque foca no mercado de tarifas locais para otimizar a precificação de congestionamento, fazendo uma analogia entre o congestionamento de transações e a execução de transações em redes de blockchain. O objetivo é estabelecer um mecanismo de precificação eficaz que reflita o estado de congestionamento, alcançando uma alocação ótima de recursos.
SAMM: Market Maker Automático de Fragmentos
O professor Ittay Eyal do Instituto de Tecnologia de Israel está desenvolvendo um novo conceito chamado contrato de fragmentação, que utiliza múltiplos contratos para aumentar a concorrência. Esta pesquisa visa ajustar os mecanismos de incentivo para provedores de liquidez e negociantes, a fim de manter múltiplos fragmentos AMM, realizando AMM fragmentado totalmente paralelizado.
Divulgação privada em mecanismos de concorrência
O professor Andrea Attar da Universidade de Tor Vergata em Roma explora novas abordagens para o design de mecanismos de mercado, estudando como o revelação privada de informações por parte dos projetistas aos agentes afeta os resultados de mercado e as interações estratégicas, com o objetivo de oferecer uma visão sobre a dinâmica e a concorrência dos mercados modernos.
Aplicar grandes modelos de linguagem para gerar contratos inteligentes Sui
Os professores Ken Koedinger e Eason Chen da Universidade Carnegie Mellon visam 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 comparação para a transição para o Move
O professor George Giaglis da Universidade de Nicósia fará uma análise comparativa abrangente entre Solidity e Move, promovendo uma compreensão aprofundada das funcionalidades e capacidades do Move. Este estudo visa estabelecer uma estrutura que ajude os desenvolvedores a fazer a transição para o desenvolvimento utilizando o Move de forma fácil.
DeFi revolucionário: otimização da liquidez e das taxas dinâmicas na Sui através de métodos de aprendizado profundo
Os professores Rachid Guerraoui e Walid Sofiane do Instituto Federal de Tecnologia de Lausana desenvolverão um modelo híbrido de aprendizado profundo para previsão de intervalo otimizada no protocolo Sui DeFi. O modelo combina redes neurais recorrentes aprimoradas e aprendizado por reforço profundo, integrando também a análise de sentimentos em mídias sociais para melhorar a precisão das previsões.
Avaliação da capacidade preditiva 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. Este estudo irá concentrar-se principalmente no SUI e será validado em vários ativos de blockchain.
zkSNARKs transparentes pós-quânticos de baixa memória
Os professores Brett Falk e Pratyush Mishra da Universidade da Pensilvânia visam desenvolver zkSNARKs escaláveis, abordando ao mesmo tempo três principais obstáculos: a complexidade de tempo do provador, a complexidade espacial e o tamanho do SRS, para fornecer provas criptográficas escaláveis prontas para a implementação em várias aplicações da tecnologia blockchain.
Estes projetos de pesquisa diversificados abrangem várias áreas-chave da tecnologia blockchain, desde mecanismos de consenso até segurança de contratos inteligentes, desde otimização de DeFi até proteção da privacidade. A Fundação Sui, ao apoiar estas pesquisas de ponta, não apenas impulsiona o desenvolvimento da tecnologia blockchain, mas também faz uma contribuição importante para o progresso de todo o ecossistema Web3.