Lista de vencedores da nova edição do Prêmio de Pesquisa Acadêmica Sui revelada: as melhores universidades do mundo participaram ativamente, 17 projetos receberam 420 mil dólares em financiamento.
A Fundação Sui anunciou recentemente a lista dos vencedores da nova edição do Prémio de Pesquisa Académica Sui. Este programa visa financiar pesquisas que promovam o desenvolvimento do Web3, com especial atenção às redes de blockchain, programação de contratos inteligentes e tecnologias de ponta relacionadas a produtos construídos com Sui.
Nos dois últimos períodos, 17 propostas de universidades internacionais renomadas foram aprovadas, totalizando um financiamento de 425.000 dólares. As universidades participantes incluem a Universidade de Ciência e Tecnologia da Coreia, a University College London, a Escola Politécnica Federal de Lausanne e a Universidade Nacional de Cingapura.
Destaques do projeto premiado
Pesquisa sobre Organizações Autônomas Descentralizadas
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 investigar práticas para melhorar a descentralização dentro das organizações.
Consenso do protocolo DAG assíncrono
A equipe de Philipp Jovanovic da University College London está dedicada ao desenvolvimento de um protocolo DAG assíncrono, com o objetivo de melhorar a resistência a ataques e adaptar-se a um ambiente de adversários dinâmicos. O protocolo oferecerá segurança e adaptabilidade superiores, mantendo ao mesmo tempo alto desempenho.
Auditoria de contratos inteligentes assistida por modelos de linguagem de grande escala
O grupo de Arthur Gervais, também da University College London, vai utilizar grandes modelos de linguagem como o GPT-4-32k e o Claude-v2-100k para aumentar a eficiência da auditoria de contratos inteligentes Move. Anteriormente, eles identificaram vulnerabilidades em 52 contratos inteligentes DeFi em Solidity que causaram perdas de quase 1 bilhão de dólares, e agora planejam expandir a pesquisa para o campo dos contratos inteligentes Sui.
Pesquisa no campo dos protocolos de consenso
O professor Christopher Cachin da Universidade de Berna realizará uma investigação abrangente sobre o atual campo de consenso, oferecendo novas perspectivas para os protocolos de consenso criptográfico, ajudando a entender mais profundamente os algoritmos existentes e fornecendo novas ideias para o design de protocolos distribuídos.
estrutura de verificação de oráculos descentralizados
A Dra. Giselle Reis da Universidade Carnegie Mellon e Bruno Woltzenlogel Paleo da Aliança Djed irão criar uma estrutura para analisar e verificar rigorosamente oráculos de blockchain por meio de métodos formais. O projeto usará o sistema de gerenciamento de provas Coq para desenvolver uma biblioteca abrangente de definições e estratégias de prova.
identificação de gargalos de escalabilidade
A equipe do 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 de aplicações em blockchain. Ao mesmo tempo, será explorado o impacto do ajuste das taxas de transação na paralelização.
Validação mecanizada do protocolo Bullshark
O professor Ilya Sergey da Universidade Nacional de Cingapura usará ferramentas modernas de verificação assistida por computador para realizar a verificação formal das propriedades do Bullshark, avançando na pesquisa de protocolos de consenso baseados em DAG. Este será o primeiro modelo de protocolo de consenso DAG verificado mecanicamente no campo dos sistemas distribuídos.
Quadro de Padrões de Referência para Blockchain
O Professor Henry F. Korth da Universidade de Lehigh tem como objetivo criar um formato de padronização de referência para blockchains, a fim de comparar de forma justa as blockchains L1 e as soluções de escalabilidade L2, proporcionando aos usuários e desenvolvedores uma visão transparente do desempenho da cadeia.
Camada de sequência compartilhada e escalável
O Dr. Min Suk Kang do Instituto de Ciência e Tecnologia da Coreia irá explorar o uso do Bullshark/Mysticeti como um algoritmo de ordenação compartilhada, estudando o mecanismo de operação de várias Rollups que utilizam Sui como camada de ordenação.
Otimização do mercado de taxas locais
O professor Abdoulaye Ndiaye da Universidade de Nova Iorque irá estudar o mercado de tarifas locais para otimizar a precificação de congestionamento, explorando o estabelecimento de um mecanismo de preços eficaz que reflita o estado de congestionamento da rede, a fim de alcançar a melhor alocação de recursos.
Pesquisa sobre Market Maker Automático de Sharding
A equipe do professor Ittay Eyal do Instituto de Tecnologia de Israel está desenvolvendo o conceito de "contratos em fragmentos", utilizando múltiplos contratos para aumentar a concorrência. Eles se concentrarão em como ajustar os mecanismos de incentivo para provedores de liquidez e traders, a fim de manter múltiplos fragmentos AMM, realizando um AMM fragmentado totalmente paralelizado.
O papel da divulgação privada no mecanismo de concorrência
O professor Andrea Attar da Universidade Romatólvita irá explorar novas abordagens para o design de mecanismos de mercado, estudando o impacto da divulgação privada de informações pelos designers aos agentes nos resultados de mercado e nas interações estratégicas, proporcionando insights sobre a dinâmica e a concorrência nos mercados modernos.
Modelo de linguagem grande gera contratos inteligentes Sui
Ken Koedinger e Eason Chen da Universidade Carnegie Mellon dedicar-se-ão a resolver os desafios da geração de contratos inteligentes na linguagem Move. Eles planeiam melhorar a eficácia dos grandes modelos de linguagem na geração de contratos inteligentes Sui, através da coleta de exemplos de código Move, do aprimoramento da engenharia de prompts e da implementação de ajustes finos.
Estudo sobre a estrutura de transição da linguagem Move
O professor George Giaglis da Universidade de Nicósia realizará uma análise comparativa abrangente entre Solidity e Move, explorando em profundidade as funcionalidades e capacidades do Move, e construindo uma estrutura para ajudar os desenvolvedores a fazer uma transição suave para o desenvolvimento em Move.
Métodos de aprendizado profundo otimizados para DeFi
Rachid Guerraoui e Walid Sofiane do Instituto Federal de Tecnologia de Lausana desenvolverão um modelo híbrido de aprendizado profundo para prever a melhor faixa no protocolo Sui DeFi. O modelo combina redes neurais recorrentes aprimoradas, aprendizado por reforço profundo e análise de sentimento nas mídias sociais, visando melhorar a capacidade de resposta do protocolo DeFi às mudanças do mercado.
Avaliação da capacidade de previsão da volatilidade 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 para focar no SUI e validando em vários ativos de blockchain.
zkSNARKs transparentes pós-quânticos de baixa memória
Brett Falk e Pratyush Mishra da Universidade da Pensilvânia estarão empenhados no desenvolvimento de zkSNARKs escaláveis, abordando simultaneamente as três principais barreiras: complexidade temporal do provador, complexidade espacial e tamanho do SRS, para fornecer soluções de provas criptográficas escaláveis prontas para implantação em várias aplicações da tecnologia blockchain.
Estes projetos de pesquisa cobrem várias áreas de ponta da tecnologia blockchain, desde mecanismos de consenso até segurança de contratos inteligentes, desde otimização DeFi até proteção de privacidade. Os seus resultados têm o potencial de trazer avanços significativos para o ecossistema Sui e para toda a indústria blockchain, impulsionando o desenvolvimento adicional da tecnologia Web3.
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.
12 Curtidas
Recompensa
12
3
Repostar
Compartilhar
Comentário
0/400
GasFeePhobia
· 08-09 23:50
Ver DAO me deixa ansioso
Ver originalResponder0
OnChain_Detective
· 08-09 23:49
a análise de padrões indica um financiamento bastante baixo, para ser honesto... precisamos de muito mais para uma pesquisa de segurança real, na minha opinião
O novo ciclo do Prêmio de Pesquisa Acadêmica Sui foi anunciado, com 17 projetos recebendo 420 mil dólares em financiamento.
Lista de vencedores da nova edição do Prêmio de Pesquisa Acadêmica Sui revelada: as melhores universidades do mundo participaram ativamente, 17 projetos receberam 420 mil dólares em financiamento.
A Fundação Sui anunciou recentemente a lista dos vencedores da nova edição do Prémio de Pesquisa Académica Sui. Este programa visa financiar pesquisas que promovam o desenvolvimento do Web3, com especial atenção às redes de blockchain, programação de contratos inteligentes e tecnologias de ponta relacionadas a produtos construídos com Sui.
Nos dois últimos períodos, 17 propostas de universidades internacionais renomadas foram aprovadas, totalizando um financiamento de 425.000 dólares. As universidades participantes incluem a Universidade de Ciência e Tecnologia da Coreia, a University College London, a Escola Politécnica Federal de Lausanne e a Universidade Nacional de Cingapura.
Destaques do projeto premiado
Pesquisa sobre Organizações Autônomas Descentralizadas
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 investigar práticas para melhorar a descentralização dentro das organizações.
Consenso do protocolo DAG assíncrono
A equipe de Philipp Jovanovic da University College London está dedicada ao desenvolvimento de um protocolo DAG assíncrono, com o objetivo de melhorar a resistência a ataques e adaptar-se a um ambiente de adversários dinâmicos. O protocolo oferecerá segurança e adaptabilidade superiores, mantendo ao mesmo tempo alto desempenho.
Auditoria de contratos inteligentes assistida por modelos de linguagem de grande escala
O grupo de Arthur Gervais, também da University College London, vai utilizar grandes modelos de linguagem como o GPT-4-32k e o Claude-v2-100k para aumentar a eficiência da auditoria de contratos inteligentes Move. Anteriormente, eles identificaram vulnerabilidades em 52 contratos inteligentes DeFi em Solidity que causaram perdas de quase 1 bilhão de dólares, e agora planejam expandir a pesquisa para o campo dos contratos inteligentes Sui.
Pesquisa no campo dos protocolos de consenso
O professor Christopher Cachin da Universidade de Berna realizará uma investigação abrangente sobre o atual campo de consenso, oferecendo novas perspectivas para os protocolos de consenso criptográfico, ajudando a entender mais profundamente os algoritmos existentes e fornecendo novas ideias para o design de protocolos distribuídos.
estrutura de verificação de oráculos descentralizados
A Dra. Giselle Reis da Universidade Carnegie Mellon e Bruno Woltzenlogel Paleo da Aliança Djed irão criar uma estrutura para analisar e verificar rigorosamente oráculos de blockchain por meio de métodos formais. O projeto usará o sistema de gerenciamento de provas Coq para desenvolver uma biblioteca abrangente de definições e estratégias de prova.
identificação de gargalos de escalabilidade
A equipe do 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 de aplicações em blockchain. Ao mesmo tempo, será explorado o impacto do ajuste das taxas de transação na paralelização.
Validação mecanizada do protocolo Bullshark
O professor Ilya Sergey da Universidade Nacional de Cingapura usará ferramentas modernas de verificação assistida por computador para realizar a verificação formal das propriedades do Bullshark, avançando na pesquisa de protocolos de consenso baseados em DAG. Este será o primeiro modelo de protocolo de consenso DAG verificado mecanicamente no campo dos sistemas distribuídos.
Quadro de Padrões de Referência para Blockchain
O Professor Henry F. Korth da Universidade de Lehigh tem como objetivo criar um formato de padronização de referência para blockchains, a fim de comparar de forma justa as blockchains L1 e as soluções de escalabilidade L2, proporcionando aos usuários e desenvolvedores uma visão transparente do desempenho da cadeia.
Camada de sequência compartilhada e escalável
O Dr. Min Suk Kang do Instituto de Ciência e Tecnologia da Coreia irá explorar o uso do Bullshark/Mysticeti como um algoritmo de ordenação compartilhada, estudando o mecanismo de operação de várias Rollups que utilizam Sui como camada de ordenação.
Otimização do mercado de taxas locais
O professor Abdoulaye Ndiaye da Universidade de Nova Iorque irá estudar o mercado de tarifas locais para otimizar a precificação de congestionamento, explorando o estabelecimento de um mecanismo de preços eficaz que reflita o estado de congestionamento da rede, a fim de alcançar a melhor alocação de recursos.
Pesquisa sobre Market Maker Automático de Sharding
A equipe do professor Ittay Eyal do Instituto de Tecnologia de Israel está desenvolvendo o conceito de "contratos em fragmentos", utilizando múltiplos contratos para aumentar a concorrência. Eles se concentrarão em como ajustar os mecanismos de incentivo para provedores de liquidez e traders, a fim de manter múltiplos fragmentos AMM, realizando um AMM fragmentado totalmente paralelizado.
O papel da divulgação privada no mecanismo de concorrência
O professor Andrea Attar da Universidade Romatólvita irá explorar novas abordagens para o design de mecanismos de mercado, estudando o impacto da divulgação privada de informações pelos designers aos agentes nos resultados de mercado e nas interações estratégicas, proporcionando insights sobre a dinâmica e a concorrência nos mercados modernos.
Modelo de linguagem grande gera contratos inteligentes Sui
Ken Koedinger e Eason Chen da Universidade Carnegie Mellon dedicar-se-ão a resolver os desafios da geração de contratos inteligentes na linguagem Move. Eles planeiam melhorar a eficácia dos grandes modelos de linguagem na geração de contratos inteligentes Sui, através da coleta de exemplos de código Move, do aprimoramento da engenharia de prompts e da implementação de ajustes finos.
Estudo sobre a estrutura de transição da linguagem Move
O professor George Giaglis da Universidade de Nicósia realizará uma análise comparativa abrangente entre Solidity e Move, explorando em profundidade as funcionalidades e capacidades do Move, e construindo uma estrutura para ajudar os desenvolvedores a fazer uma transição suave para o desenvolvimento em Move.
Métodos de aprendizado profundo otimizados para DeFi
Rachid Guerraoui e Walid Sofiane do Instituto Federal de Tecnologia de Lausana desenvolverão um modelo híbrido de aprendizado profundo para prever a melhor faixa no protocolo Sui DeFi. O modelo combina redes neurais recorrentes aprimoradas, aprendizado por reforço profundo e análise de sentimento nas mídias sociais, visando melhorar a capacidade de resposta do protocolo DeFi às mudanças do mercado.
Avaliação da capacidade de previsão da volatilidade 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 para focar no SUI e validando em vários ativos de blockchain.
zkSNARKs transparentes pós-quânticos de baixa memória
Brett Falk e Pratyush Mishra da Universidade da Pensilvânia estarão empenhados no desenvolvimento de zkSNARKs escaláveis, abordando simultaneamente as três principais barreiras: complexidade temporal do provador, complexidade espacial e tamanho do SRS, para fornecer soluções de provas criptográficas escaláveis prontas para implantação em várias aplicações da tecnologia blockchain.
Estes projetos de pesquisa cobrem várias áreas de ponta da tecnologia blockchain, desde mecanismos de consenso até segurança de contratos inteligentes, desde otimização DeFi até proteção de privacidade. Os seus resultados têm o potencial de trazer avanços significativos para o ecossistema Sui e para toda a indústria blockchain, impulsionando o desenvolvimento adicional da tecnologia Web3.