Resultados da nova rodada do Prémio de Pesquisa Académica Sui: Universidades de renome mundial recebem financiamento, 17 projetos totalizando mais de 420 mil dólares.
A Fundação Sui anunciou recentemente a lista dos vencedores da nova ronda de prémios de investigação académica. Este programa visa financiar pesquisas que promovam o desenvolvimento do Web3, com especial atenção a inovações em redes blockchain, programação de contratos inteligentes e tecnologias relacionadas a produtos construídos com Sui.
Nos últimos dois períodos, 17 propostas de instituições de ensino superior de topo em todo o mundo foram aprovadas, totalizando um montante de financiamento de 425.000 dólares. As universidades participantes incluem a Korea Advanced Institute of Science and Technology, University College London, École Polytechnique Fédérale de Lausanne e a Universidade Nacional de Cingapura.
Visão Geral das Propostas Vencedoras
DAOs: diversidade de grupos de votação
A equipe de Ari Juels da Universidade Cornell se dedicará a estabelecer indicadores para medir o grau de descentralização organizacional. O objetivo da pesquisa é identificar práticas que possam fortalecer a descentralização dentro da organização.
Protocolo de consenso DAG assíncrono seguro e adaptativo
A equipe de Philipp Jovanovic da University College London propôs o desenvolvimento de um protocolo DAG assíncrono para melhorar a resistência a ataques e se adaptar a oponentes dinâmicos. O protocolo visa oferecer melhor segurança e adaptabilidade, mantendo um nível de desempenho próximo ao de oponentes parcialmente sincronizados.
Auditoria de contratos inteligentes Sui assistida por modelos de linguagem de grande escala
A equipe de Arthur Gervais da University College London planeja usar grandes modelos de linguagem como o GPT-4-32k e o Claude-v2-100k para melhorar a auditoria de contratos inteligentes Move. Eles expandirão a pesquisa para contratos inteligentes Sui com base nos resultados da análise preliminar de 52 contratos inteligentes DeFi em Solidity.
Protocólo de Consenso de Mapeamento
A equipe de Christopher Cachin da Universidade de Berna realizará uma investigação abrangente sobre o campo atual de consenso, oferecendo novas perspectivas para protocolos de consenso criptográfico, ajudando a entender melhor os algoritmos existentes e fornecendo novas ideias para o design de protocolos distribuídos.
Estrutura de verificação altamente confiável para protocolos de oráculo descentralizados
A equipe Giselle Reis da Universidade Carnegie Mellon e Bruno Woltzenlogel Paleo da Djed Alliance criarão uma estrutura para analisar e verificar rigorosamente oráculos de blockchain por meio de métodos formais. A pesquisa utilizará protocolos de oráculos fundamentais e modelos de negócios formalizados no sistema de gerenciamento de provas Coq.
Identificar gargalos de escalabilidade
A equipe de Roger Wattenhofer do Instituto Federal de Tecnologia de Zurique visa aumentar o potencial de paralelização de aplicações em blockchain, identificando gargalos originados de falhas de design em contratos inteligentes. Eles também explorarão o impacto do ajuste das taxas de transação no potencial de paralelização.
Protocolo Bullshark Mecânico
A equipe de Ilya Sergey da Universidade Nacional de Cingapura utilizará ferramentas modernas de verificação assistida por computador para validar formalmente as propriedades do Bullshark, avançando na compreensão dos protocolos de consenso baseados em grafos dirigidos acíclicos.
BBSF: Estrutura padrão de referência em blockchain
A equipa de Henry F. Korth da Universidade de Lehigh planeia criar um formato de standardização de referência em blockchain para comparar de forma justa as soluções de blockchain L1 e as soluções de escalabilidade L2, proporcionando aos utilizadores e desenvolvedores uma visão transparente do desempenho da cadeia.
Construir uma camada de sequência compartilhada escalável e descentralizada
A equipe de Min Suk Kang da KAIST na Coreia do Sul explorará a possibilidade de usar Bullshark/Mysticeti como um algoritmo de ordenação compartilhada, envolvendo a execução de vários Rollups que utilizam Sui como camada de ordenação.
utilizado para o mercado local de tarifas para o melhor preço de congestionamento
A equipe de Abdoulaye Ndiaye da Universidade de Nova York irá investigar o mercado de taxas locais para otimizar a precificação de congestionamento, explorando a criação de um mecanismo de precificação eficaz que reflita o estado de congestionamento.
SAMM: Market Maker de Fragmentação Automática
A equipe de Ittay Eyal do Instituto de Tecnologia de Israel está desenvolvendo o conceito de contratos em fragmentos, com o objetivo de aumentar a concorrência por meio de múltiplos contratos. O objetivo deles é ajustar o mecanismo de incentivos para manter múltiplos fragmentos de AMM, realizando um AMM em fragmentos totalmente paralelizado.
Divulgação privada em mecanismos de competição
A equipa de Andrea Attar da Universidade de Roma Tor Vergata irá explorar novas abordagens para o design de mecanismos de mercado, investigando o impacto da divulgação privada de informações por parte dos designers aos agentes nos resultados do mercado e nas interações estratégicas.
Aplicar modelos de linguagem de grande escala para gerar contratos inteligentes Sui
A equipe de Ken Koedinger e Eason Chen da Universidade Carnegie Mellon irá aprimorar modelos de linguagem de grande escala utilizando código Move e dicas específicas do Sui para melhorar a geração de contratos inteligentes Sui.
COMET: Métricas e estruturas de comparação para a transição para o Move
A equipe de George Giaglis da Universidade de Nicósia realizará uma análise comparativa abrangente entre Solidity e Move, promovendo uma compreensão mais profunda das funcionalidades e capacidades do Move.
DeFi revolucionário: otimização de liquidez e taxas dinâmicas na Sui com métodos de aprendizado profundo
A equipe de Rachid Guerraoui e Walid Sofiane da EPFL desenvolverá um modelo híbrido de aprendizado profundo para a previsão otimizada de faixa no protocolo Sui DeFi.
Avaliação da capacidade preditiva da volatilidade do SUI
A equipa de Stavros Degiannakis da Universidade Aberta de Chipre irá investigar a eficácia do algoritmo SPEC na previsão da volatilidade dos ativos Sui.
zkSNARKs transparentes pós-quânticos de baixa memória
A equipe de Brett Falk e Pratyush Mishra da Universidade da Pensilvânia está dedicada ao desenvolvimento de zkSNARKs escaláveis, abordando problemas como a complexidade de tempo do provador, a complexidade de espaço e o tamanho do SRS.
Estes projetos de pesquisa abrangem várias áreas-chave da tecnologia blockchain, desde organizações descentralizadas até a segurança de contratos inteligentes, passando por mecanismos de consenso e otimização de DeFi. A Fundação Sui, ao apoiar essas pesquisas de ponta, demonstra sua determinação em impulsionar o avanço da tecnologia blockchain, com a expectativa de trazer importantes avanços para toda a indústria.
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ForkMonger
· 7h atrás
lmao subsídios para pesquisa? apenas forquilha isso e deixe o darwinismo fazer a sua parte tbh
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CounterIndicator
· 7h atrás
Esse dinheiro é muito pouco, 42 mil ainda não é suficiente para cobrir minha perda.
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CryptoSourGrape
· 7h atrás
Ai, se eu soubesse que na época da escola escolheria o curso de informática, agora também poderia aproveitar esse tipo de promoção.
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BtcDailyResearcher
· 7h atrás
O dinheiro dado é demasiado pouco, não? Em média, um projeto custa mais de 2 mil dólares.
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NoodlesOrTokens
· 7h atrás
Uhul, ainda não consegui pegar o airdrop do Sui. Parece que vou ter que comprar, comprar, comprar.
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ColdWalletGuardian
· 7h atrás
Com esse dinheiro ainda quer fazer Descentralização? Nem dá para comprar um Equipamento de mineração.
Novo ciclo do Prémio de Pesquisa Académica Sui é anunciado, com 17 projetos a receberem 420 mil dólares em financiamento, focando na inovação em Web3.
Resultados da nova rodada do Prémio de Pesquisa Académica Sui: Universidades de renome mundial recebem financiamento, 17 projetos totalizando mais de 420 mil dólares.
A Fundação Sui anunciou recentemente a lista dos vencedores da nova ronda de prémios de investigação académica. Este programa visa financiar pesquisas que promovam o desenvolvimento do Web3, com especial atenção a inovações em redes blockchain, programação de contratos inteligentes e tecnologias relacionadas a produtos construídos com Sui.
Nos últimos dois períodos, 17 propostas de instituições de ensino superior de topo em todo o mundo foram aprovadas, totalizando um montante de financiamento de 425.000 dólares. As universidades participantes incluem a Korea Advanced Institute of Science and Technology, University College London, École Polytechnique Fédérale de Lausanne e a Universidade Nacional de Cingapura.
Visão Geral das Propostas Vencedoras
DAOs: diversidade de grupos de votação
A equipe de Ari Juels da Universidade Cornell se dedicará a estabelecer indicadores para medir o grau de descentralização organizacional. O objetivo da pesquisa é identificar práticas que possam fortalecer a descentralização dentro da organização.
Protocolo de consenso DAG assíncrono seguro e adaptativo
A equipe de Philipp Jovanovic da University College London propôs o desenvolvimento de um protocolo DAG assíncrono para melhorar a resistência a ataques e se adaptar a oponentes dinâmicos. O protocolo visa oferecer melhor segurança e adaptabilidade, mantendo um nível de desempenho próximo ao de oponentes parcialmente sincronizados.
Auditoria de contratos inteligentes Sui assistida por modelos de linguagem de grande escala
A equipe de Arthur Gervais da University College London planeja usar grandes modelos de linguagem como o GPT-4-32k e o Claude-v2-100k para melhorar a auditoria de contratos inteligentes Move. Eles expandirão a pesquisa para contratos inteligentes Sui com base nos resultados da análise preliminar de 52 contratos inteligentes DeFi em Solidity.
Protocólo de Consenso de Mapeamento
A equipe de Christopher Cachin da Universidade de Berna realizará uma investigação abrangente sobre o campo atual de consenso, oferecendo novas perspectivas para protocolos de consenso criptográfico, ajudando a entender melhor os algoritmos existentes e fornecendo novas ideias para o design de protocolos distribuídos.
Estrutura de verificação altamente confiável para protocolos de oráculo descentralizados
A equipe Giselle Reis da Universidade Carnegie Mellon e Bruno Woltzenlogel Paleo da Djed Alliance criarão uma estrutura para analisar e verificar rigorosamente oráculos de blockchain por meio de métodos formais. A pesquisa utilizará protocolos de oráculos fundamentais e modelos de negócios formalizados no sistema de gerenciamento de provas Coq.
Identificar gargalos de escalabilidade
A equipe de Roger Wattenhofer do Instituto Federal de Tecnologia de Zurique visa aumentar o potencial de paralelização de aplicações em blockchain, identificando gargalos originados de falhas de design em contratos inteligentes. Eles também explorarão o impacto do ajuste das taxas de transação no potencial de paralelização.
Protocolo Bullshark Mecânico
A equipe de Ilya Sergey da Universidade Nacional de Cingapura utilizará ferramentas modernas de verificação assistida por computador para validar formalmente as propriedades do Bullshark, avançando na compreensão dos protocolos de consenso baseados em grafos dirigidos acíclicos.
BBSF: Estrutura padrão de referência em blockchain
A equipa de Henry F. Korth da Universidade de Lehigh planeia criar um formato de standardização de referência em blockchain para comparar de forma justa as soluções de blockchain L1 e as soluções de escalabilidade L2, proporcionando aos utilizadores e desenvolvedores uma visão transparente do desempenho da cadeia.
Construir uma camada de sequência compartilhada escalável e descentralizada
A equipe de Min Suk Kang da KAIST na Coreia do Sul explorará a possibilidade de usar Bullshark/Mysticeti como um algoritmo de ordenação compartilhada, envolvendo a execução de vários Rollups que utilizam Sui como camada de ordenação.
utilizado para o mercado local de tarifas para o melhor preço de congestionamento
A equipe de Abdoulaye Ndiaye da Universidade de Nova York irá investigar o mercado de taxas locais para otimizar a precificação de congestionamento, explorando a criação de um mecanismo de precificação eficaz que reflita o estado de congestionamento.
SAMM: Market Maker de Fragmentação Automática
A equipe de Ittay Eyal do Instituto de Tecnologia de Israel está desenvolvendo o conceito de contratos em fragmentos, com o objetivo de aumentar a concorrência por meio de múltiplos contratos. O objetivo deles é ajustar o mecanismo de incentivos para manter múltiplos fragmentos de AMM, realizando um AMM em fragmentos totalmente paralelizado.
Divulgação privada em mecanismos de competição
A equipa de Andrea Attar da Universidade de Roma Tor Vergata irá explorar novas abordagens para o design de mecanismos de mercado, investigando o impacto da divulgação privada de informações por parte dos designers aos agentes nos resultados do mercado e nas interações estratégicas.
Aplicar modelos de linguagem de grande escala para gerar contratos inteligentes Sui
A equipe de Ken Koedinger e Eason Chen da Universidade Carnegie Mellon irá aprimorar modelos de linguagem de grande escala utilizando código Move e dicas específicas do Sui para melhorar a geração de contratos inteligentes Sui.
COMET: Métricas e estruturas de comparação para a transição para o Move
A equipe de George Giaglis da Universidade de Nicósia realizará uma análise comparativa abrangente entre Solidity e Move, promovendo uma compreensão mais profunda das funcionalidades e capacidades do Move.
DeFi revolucionário: otimização de liquidez e taxas dinâmicas na Sui com métodos de aprendizado profundo
A equipe de Rachid Guerraoui e Walid Sofiane da EPFL desenvolverá um modelo híbrido de aprendizado profundo para a previsão otimizada de faixa no protocolo Sui DeFi.
Avaliação da capacidade preditiva da volatilidade do SUI
A equipa de Stavros Degiannakis da Universidade Aberta de Chipre irá investigar a eficácia do algoritmo SPEC na previsão da volatilidade dos ativos Sui.
zkSNARKs transparentes pós-quânticos de baixa memória
A equipe de Brett Falk e Pratyush Mishra da Universidade da Pensilvânia está dedicada ao desenvolvimento de zkSNARKs escaláveis, abordando problemas como a complexidade de tempo do provador, a complexidade de espaço e o tamanho do SRS.
Estes projetos de pesquisa abrangem várias áreas-chave da tecnologia blockchain, desde organizações descentralizadas até a segurança de contratos inteligentes, passando por mecanismos de consenso e otimização de DeFi. A Fundação Sui, ao apoiar essas pesquisas de ponta, demonstra sua determinação em impulsionar o avanço da tecnologia blockchain, com a expectativa de trazer importantes avanços para toda a indústria.