Se revela la nueva lista de ganadores del Premio de Investigación Académica Sui: las principales universidades del mundo participan activamente, 17 proyectos reciben 420,000 dólares en financiación.
La Fundación Sui anunció recientemente la lista de ganadores de la nueva ronda de premios de investigación académica Sui. Este programa tiene como objetivo financiar investigaciones que impulsen el desarrollo de Web3, con un enfoque particular en redes blockchain, programación de contratos inteligentes y tecnologías de vanguardia relacionadas con productos construidos sobre Sui.
En las dos etapas anteriores, se aprobaron un total de 17 propuestas de universidades internacionales de renombre, 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.
Destacar proyectos premiados
Investigación sobre Organizaciones Autónomas Descentralizadas
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.
Consenso de protocolo DAG asíncrono
El equipo de Philipp Jovanovic de University College London se dedica al desarrollo de un protocolo DAG asíncrono, destinado a mejorar la resistencia a ataques y adaptarse a entornos de oponentes dinámicos. Este protocolo ofrecerá una mayor seguridad y adaptabilidad, manteniendo al mismo tiempo un alto rendimiento.
Auditoría de contratos inteligentes asistida por modelos de lenguaje grandes
El equipo de Arthur Gervais, también de la Universidad de Londres, utilizará modelos de lenguaje de gran tamaño como GPT-4-32k y Claude-v2-100k para mejorar la eficiencia de la auditoría de contratos inteligentes Move. Anteriormente, encontraron vulnerabilidades en el análisis de 52 contratos inteligentes DeFi en Solidity que resultaron en pérdidas de casi mil millones de dólares, y ahora planean expandir su investigación al ámbito de los contratos inteligentes Sui.
Investigación en el campo de protocolos de consenso
El profesor Christopher Cachin de la Universidad de Berna llevará a cabo una investigación exhaustiva en el ámbito del consenso actual, proporcionando nuevas perspectivas sobre los protocolos de consenso criptográfico, ayudando a una comprensión más profunda de los algoritmos existentes y ofreciendo nuevas ideas para el diseño de protocolos distribuidos.
Marco de verificación de oráculos descentralizados
La Dra. Giselle Reis de la Universidad Carnegie Mellon y Bruno Woltzenlogel Paleo de la Alianza Djed crearán un marco para analizar y verificar estrictamente los oráculos de blockchain a través de métodos formalizados. El proyecto utilizará el sistema de gestión de pruebas Coq para desarrollar una biblioteca integral de definiciones y estrategias de prueba.
Identificación de cuellos de botella en la escalabilidad
El equipo del profesor Roger Wattenhofer del Instituto Federal Suizo de Tecnología en Zúrich se dedicará a identificar los cuellos de botella derivados de los defectos en el diseño de contratos inteligentes, con el fin de mejorar el potencial de paralelización de las aplicaciones de blockchain. Al mismo tiempo, se explorará el impacto de los ajustes en las tarifas de transacción sobre la paralelización.
Verificación mecanizada del protocolo 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 de Bullshark, avanzando en la investigación de protocolos de consenso basados en DAG. Este será el primer modelo de protocolo de consenso DAG verificado mecánicamente en el campo de los sistemas distribuidos.
Marco de estándares de referencia para blockchain
El profesor Henry F. Korth de la Universidad de Lehigh tiene como objetivo crear un formato de estandarización de referencia para blockchain, para comparar de manera justa las cadenas de bloques L1 y los esquemas de escalado L2, proporcionando a los usuarios y desarrolladores una visión transparente del rendimiento de la cadena.
Construcción de capas de secuencias compartidas escalables
El Dr. Min Suk Kang del Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea explorará el uso de Bullshark/Mysticeti como algoritmo de ordenación compartido, investigando el mecanismo de funcionamiento de Rollup que utiliza Sui como capa de ordenación.
Optimización del mercado de tarifas locales
El profesor Abdoulaye Ndiaye de la Universidad de Nueva York investigará el mercado de tarifas locales para optimizar la fijación de precios por congestión, explorando la creación de un mecanismo de precios efectivo que refleje el estado de congestión de la red, logrando una asignación óptima de recursos.
Investigación sobre creadores de mercado automáticos de fragmentos
El equipo del profesor Ittay Eyal del Instituto Tecnológico de Israel está desarrollando el concepto de "contratos fragmentados", utilizando múltiples contratos para mejorar la concurrencia. Se centrarán en estudiar cómo 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.
El papel de la divulgación privada en el mecanismo de competencia
El profesor Andrea Attar de la Universidad de Roma Tor Vergata explorará nuevos métodos de diseño de mecanismos de mercado, estudiando el impacto de la divulgación privada de información por parte de los diseñadores a los agentes en los resultados del mercado y la interacción estratégica, proporcionando perspectivas sobre la dinámica y la competencia del mercado moderno.
Generación de contratos inteligentes Sui por modelos de lenguaje grande
Ken Koedinger y Eason Chen de la Universidad Carnegie Mellon se dedicarán a abordar los desafíos en la generación de contratos inteligentes con el lenguaje Move. Planean mejorar la eficacia de los grandes modelos de lenguaje en la generación de contratos inteligentes Sui mediante la recopilación de ejemplos de código Move, la mejora de la ingeniería de indicaciones y la implementación de ajustes finos.
Investigación del marco de transición de Move language
El profesor George Giaglis de la Universidad de Nicosia realizará un análisis comparativo completo entre Solidity y Move, explorando en profundidad las funciones y capacidades de Move, y construyendo un marco que ayude a los desarrolladores a hacer la transición sin problemas al desarrollo en Move.
Métodos de aprendizaje profundo optimizados para DeFi
Rachid Guerraoui y Walid Sofiane del Instituto Federal Suizo de Tecnología en Lausana desarrollarán un modelo híbrido de aprendizaje profundo para la mejor predicción de rangos en el protocolo DeFi de Sui. Este modelo combina redes neuronales recursivas mejoradas, aprendizaje profundo por refuerzo y análisis de sentimientos en redes sociales, con el objetivo de 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 para centrarse en SUI y validando en una variedad de activos blockchain.
zkSNARKs transparentes post-cuánticos de baja memoria
Brett Falk y Pratyush Mishra de la Universidad de Pensilvania se dedicarán al desarrollo de zkSNARKs escalables, abordando simultáneamente los tres principales obstáculos de complejidad temporal del probador, complejidad espacial y tamaño de SRS, para proporcionar soluciones de pruebas criptográficas escalables listas para el despliegue en diversas aplicaciones de tecnología blockchain.
Estos proyectos de investigación abarcan múltiples campos de vanguardia de la tecnología blockchain, desde mecanismos de consenso hasta la seguridad de los contratos inteligentes, desde la optimización de DeFi hasta la protección de la privacidad. Se espera que sus resultados traigan avances importantes al ecosistema Sui y a toda la industria de blockchain, impulsando el desarrollo adicional de la tecnología Web3.
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GasFeePhobia
· 08-09 23:50
Agarrar ciegos, ver DAO causa ansiedad.
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OnChain_Detective
· 08-09 23:49
el análisis de patrones indica una financiación bastante baja, tbh... necesitamos mucho más para una investigación de seguridad real, imho
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BagHolderTillRetire
· 08-09 23:30
420,000 dólares realmente no es suficiente para dividir!
Se revela una nueva ronda del Premio de Investigación Académica Sui, 17 proyectos reciben 420,000 dólares en financiación.
Se revela la nueva lista de ganadores del Premio de Investigación Académica Sui: las principales universidades del mundo participan activamente, 17 proyectos reciben 420,000 dólares en financiación.
La Fundación Sui anunció recientemente la lista de ganadores de la nueva ronda de premios de investigación académica Sui. Este programa tiene como objetivo financiar investigaciones que impulsen el desarrollo de Web3, con un enfoque particular en redes blockchain, programación de contratos inteligentes y tecnologías de vanguardia relacionadas con productos construidos sobre Sui.
En las dos etapas anteriores, se aprobaron un total de 17 propuestas de universidades internacionales de renombre, 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.
Destacar proyectos premiados
Investigación sobre Organizaciones Autónomas Descentralizadas
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.
Consenso de protocolo DAG asíncrono
El equipo de Philipp Jovanovic de University College London se dedica al desarrollo de un protocolo DAG asíncrono, destinado a mejorar la resistencia a ataques y adaptarse a entornos de oponentes dinámicos. Este protocolo ofrecerá una mayor seguridad y adaptabilidad, manteniendo al mismo tiempo un alto rendimiento.
Auditoría de contratos inteligentes asistida por modelos de lenguaje grandes
El equipo de Arthur Gervais, también de la Universidad de Londres, utilizará modelos de lenguaje de gran tamaño como GPT-4-32k y Claude-v2-100k para mejorar la eficiencia de la auditoría de contratos inteligentes Move. Anteriormente, encontraron vulnerabilidades en el análisis de 52 contratos inteligentes DeFi en Solidity que resultaron en pérdidas de casi mil millones de dólares, y ahora planean expandir su investigación al ámbito de los contratos inteligentes Sui.
Investigación en el campo de protocolos de consenso
El profesor Christopher Cachin de la Universidad de Berna llevará a cabo una investigación exhaustiva en el ámbito del consenso actual, proporcionando nuevas perspectivas sobre los protocolos de consenso criptográfico, ayudando a una comprensión más profunda de los algoritmos existentes y ofreciendo nuevas ideas para el diseño de protocolos distribuidos.
Marco de verificación de oráculos descentralizados
La Dra. Giselle Reis de la Universidad Carnegie Mellon y Bruno Woltzenlogel Paleo de la Alianza Djed crearán un marco para analizar y verificar estrictamente los oráculos de blockchain a través de métodos formalizados. El proyecto utilizará el sistema de gestión de pruebas Coq para desarrollar una biblioteca integral de definiciones y estrategias de prueba.
Identificación de cuellos de botella en la escalabilidad
El equipo del profesor Roger Wattenhofer del Instituto Federal Suizo de Tecnología en Zúrich se dedicará a identificar los cuellos de botella derivados de los defectos en el diseño de contratos inteligentes, con el fin de mejorar el potencial de paralelización de las aplicaciones de blockchain. Al mismo tiempo, se explorará el impacto de los ajustes en las tarifas de transacción sobre la paralelización.
Verificación mecanizada del protocolo 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 de Bullshark, avanzando en la investigación de protocolos de consenso basados en DAG. Este será el primer modelo de protocolo de consenso DAG verificado mecánicamente en el campo de los sistemas distribuidos.
Marco de estándares de referencia para blockchain
El profesor Henry F. Korth de la Universidad de Lehigh tiene como objetivo crear un formato de estandarización de referencia para blockchain, para comparar de manera justa las cadenas de bloques L1 y los esquemas de escalado L2, proporcionando a los usuarios y desarrolladores una visión transparente del rendimiento de la cadena.
Construcción de capas de secuencias compartidas escalables
El Dr. Min Suk Kang del Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea explorará el uso de Bullshark/Mysticeti como algoritmo de ordenación compartido, investigando el mecanismo de funcionamiento de Rollup que utiliza Sui como capa de ordenación.
Optimización del mercado de tarifas locales
El profesor Abdoulaye Ndiaye de la Universidad de Nueva York investigará el mercado de tarifas locales para optimizar la fijación de precios por congestión, explorando la creación de un mecanismo de precios efectivo que refleje el estado de congestión de la red, logrando una asignación óptima de recursos.
Investigación sobre creadores de mercado automáticos de fragmentos
El equipo del profesor Ittay Eyal del Instituto Tecnológico de Israel está desarrollando el concepto de "contratos fragmentados", utilizando múltiples contratos para mejorar la concurrencia. Se centrarán en estudiar cómo 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.
El papel de la divulgación privada en el mecanismo de competencia
El profesor Andrea Attar de la Universidad de Roma Tor Vergata explorará nuevos métodos de diseño de mecanismos de mercado, estudiando el impacto de la divulgación privada de información por parte de los diseñadores a los agentes en los resultados del mercado y la interacción estratégica, proporcionando perspectivas sobre la dinámica y la competencia del mercado moderno.
Generación de contratos inteligentes Sui por modelos de lenguaje grande
Ken Koedinger y Eason Chen de la Universidad Carnegie Mellon se dedicarán a abordar los desafíos en la generación de contratos inteligentes con el lenguaje Move. Planean mejorar la eficacia de los grandes modelos de lenguaje en la generación de contratos inteligentes Sui mediante la recopilación de ejemplos de código Move, la mejora de la ingeniería de indicaciones y la implementación de ajustes finos.
Investigación del marco de transición de Move language
El profesor George Giaglis de la Universidad de Nicosia realizará un análisis comparativo completo entre Solidity y Move, explorando en profundidad las funciones y capacidades de Move, y construyendo un marco que ayude a los desarrolladores a hacer la transición sin problemas al desarrollo en Move.
Métodos de aprendizaje profundo optimizados para DeFi
Rachid Guerraoui y Walid Sofiane del Instituto Federal Suizo de Tecnología en Lausana desarrollarán un modelo híbrido de aprendizaje profundo para la mejor predicción de rangos en el protocolo DeFi de Sui. Este modelo combina redes neuronales recursivas mejoradas, aprendizaje profundo por refuerzo y análisis de sentimientos en redes sociales, con el objetivo de 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 para centrarse en SUI y validando en una variedad de activos blockchain.
zkSNARKs transparentes post-cuánticos de baja memoria
Brett Falk y Pratyush Mishra de la Universidad de Pensilvania se dedicarán al desarrollo de zkSNARKs escalables, abordando simultáneamente los tres principales obstáculos de complejidad temporal del probador, complejidad espacial y tamaño de SRS, para proporcionar soluciones de pruebas criptográficas escalables listas para el despliegue en diversas aplicaciones de tecnología blockchain.
Estos proyectos de investigación abarcan múltiples campos de vanguardia de la tecnología blockchain, desde mecanismos de consenso hasta la seguridad de los contratos inteligentes, desde la optimización de DeFi hasta la protección de la privacidad. Se espera que sus resultados traigan avances importantes al ecosistema Sui y a toda la industria de blockchain, impulsando el desarrollo adicional de la tecnología Web3.