Resultados de la última ronda del Premio de Investigación Académica Sui: Participación de universidades de élite a nivel mundial, 17 proyectos reciben más de 420,000 dólares en financiamiento
Recientemente, la Fundación Sui anunció la lista de ganadores de la nueva ronda de premios de investigación académica. Este programa tiene como objetivo financiar investigaciones que impulsen el desarrollo de Web3, especialmente en la promoción de redes blockchain, programación de contratos inteligentes y avances tecnológicos relacionados con productos construidos sobre Sui.
En las últimas dos fases, se aprobaron un total de 17 propuestas de instituciones académicas de renombre internacional, con un monto total de financiamiento de 425,000 dólares. Las universidades participantes incluyen el Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea, el University College London, la École Polytechnique Fédérale de Lausana y la Universidad Nacional de Singapur, entre otras.
Resumen de propuestas ganadoras
DAOs: Diversidad en los grupos de votación
La investigación liderada por el profesor Ari Juels de la Universidad de Cornell se centra en la naturaleza de las organizaciones descentralizadas. Este proyecto establecerá indicadores para medir el grado de descentralización de las DAO y explorará métodos prácticos para mejorar la descentralización dentro de las organizaciones.
Protocolo de consenso DAG asíncrono de seguridad adaptativa
El profesor Philipp Jovanovic de University College London propuso el desarrollo de un protocolo DAG asíncrono, con el objetivo de mejorar la resistencia a ataques y adaptarse a oponentes dinámicos. Se espera que este protocolo ofrezca una mayor seguridad y adaptabilidad, manteniendo al mismo tiempo un alto rendimiento.
Auditoría de contratos inteligentes Sui asistida por modelos de lenguaje grandes
El equipo del profesor Arthur Gervais de University College London planea utilizar modelos de lenguaje de gran tamaño avanzados, como GPT-4-32k y Claude-v2-100k, para mejorar significativamente la eficiencia de la auditoría de contratos inteligentes Move. Anteriormente, descubrieron vulnerabilidades en 52 contratos inteligentes DeFi en Solidity que causaron pérdidas de casi mil millones de dólares, y ahora están ampliando su investigación a los contratos inteligentes de Sui.
Protocolo de consenso de mapeo de dominios
El profesor Christopher Cachin de la Universidad de Berna llevará a cabo una investigación exhaustiva sobre el campo actual del consenso, ofreciendo nuevas perspectivas sobre los protocolos de consenso criptográfico, lo que ayudará a comprender mejor los algoritmos existentes y proporcionará nuevas ideas para el diseño de protocolos distribuidos.
Marco de verificación altamente confiable para protocolos de oráculos descentralizados
La profesora Giselle Reis de la Universidad Carnegie Mellon y el Dr. Bruno Woltzenlogel Paleo de Djed Alliance están colaborando para crear un marco que analice y verifique rigurosamente los oráculos de blockchain mediante métodos formales. La investigación 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 profesor Roger Wattenhofer del Instituto Federal Suizo de Tecnología en Zúrich se dedicará a identificar los cuellos de botella derivados de los defectos de diseño de contratos inteligentes, con el fin de mejorar el potencial de paralelización de las aplicaciones blockchain. La investigación también explorará el impacto del ajuste de tarifas de transacción en el potencial de paralelización.
Protocolo Bullshark mecanizado
El profesor Ilya Sergey de la Universidad Nacional de Singapur tiene como objetivo realizar una verificación formal de las propiedades de Bullshark utilizando herramientas modernas de verificación asistida por computadora, avanzando en la comprensión de los protocolos de consenso basados en grafos acíclicos dirigidos. Esta investigación proporcionará el primer modelo de protocolo de consenso DAG verificado mecánicamente para la investigación de sistemas distribuidos.
BBSF: Marco de estándares de referencia de blockchain
El profesor Henry F. Korth de la Universidad de Lehigh propuso la creación de un formato estandarizado de referencia para la cadena de bloques, con el fin de comparar de manera justa las blockchains L1 y las soluciones de escalado L2. Este proyecto tiene como objetivo proporcionar a los usuarios y desarrolladores una visión transparente del rendimiento de la cadena, fomentando la toma de decisiones informadas.
Construir una capa de secuencias compartidas escalable y descentralizada
El profesor Min Suk Kang del Instituto Coreano de Ciencia y Tecnología explorará la posibilidad de utilizar Bullshark/Mysticeti como un algoritmo de ordenamiento compartido. Esto implica ejecutar múltiples Rollups que utilizan Sui como capa de ordenamiento, lo que les permite interpretar las transacciones según sus respectivas capas de ejecución.
mercado local de tarifas para la mejor fijación de precios por congestión
La investigación del profesor Abdoulaye Ndiaye de la Universidad de Nueva York se centra en el mercado de tarifas locales para optimizar la tarificación por congestión, haciendo una analogía entre la congestión de transacciones y la ejecución de transacciones en redes de blockchain. El objetivo es establecer un mecanismo de precios efectivo que refleje el estado de congestión, logrando una asignación óptima de recursos.
SAMM: Creadores de mercado automatizados de fragmentos
El profesor Ittay Eyal del Instituto Tecnológico de Israel está desarrollando un nuevo concepto llamado contratos fragmentados, que utiliza múltiples contratos para aumentar la concurrencia. La investigación tiene como objetivo 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.
Divulgación privada en mecanismos de competencia
El profesor Andrea Attar de la Universidad de Tor Vergata en Roma explora nuevos métodos de diseño de mecanismos de mercado, investigando el impacto de la divulgación privada de información por parte de los diseñadores a los agentes en los resultados del mercado y en las interacciones estratégicas, con el objetivo de proporcionar una visión sobre la dinámica y la competencia de los mercados modernos.
Aplicar modelos de lenguaje grandes para generar contratos inteligentes de Sui
Los profesores Ken Koedinger y Eason Chen de la Universidad Carnegie Mellon tienen como objetivo ajustar modelos de lenguaje grandes utilizando código Move y sugerencias específicas de Sui para abordar los desafíos actuales de los LLM en la generación de contratos inteligentes en lenguaje Move.
COMET: Métricas y marco comparativos para la transición a Move
El profesor George Giaglis de la Universidad de Nicosia llevará a cabo un análisis comparativo exhaustivo entre Solidity y Move, promoviendo una comprensión profunda de las funcionalidades y capacidades de Move. Este estudio tiene como objetivo establecer un marco que ayude a los desarrolladores a hacer la transición fácilmente hacia el desarrollo utilizando Move.
DeFi revolucionario: optimización de la liquidez y tarifas dinámicas en Sui mediante métodos de aprendizaje profundo
Los profesores Rachid Guerraoui y Walid Sofiane del Instituto Federal Suizo de Tecnología en Lausana desarrollarán un modelo híbrido de aprendizaje profundo para la predicción de rangos óptimos en el protocolo Sui DeFi. Este modelo combina redes neuronales recurrentes mejoradas y aprendizaje por refuerzo profundo, integrando al mismo tiempo el análisis de sentimientos de redes sociales para mejorar la precisión de las predicciones.
Evaluación de la capacidad predictiva 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. Este estudio se centrará principalmente en SUI y se validará en varios activos de blockchain.
zkSNARKs transparentes de poscuántica de baja memoria
Los profesores Brett Falk y Pratyush Mishra de la Universidad de Pensilvania tienen como objetivo desarrollar zkSNARKs escalables, al mismo tiempo que abordan tres obstáculos principales: la complejidad temporal del probador, la complejidad espacial y el tamaño del SRS, proporcionando pruebas criptográficas escalables listas para su implementación en diversas aplicaciones de tecnología blockchain.
Estos diversos proyectos de investigación abarcan múltiples áreas clave 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. La Fundación Sui, al apoyar estas investigaciones de vanguardia, no solo impulsa el desarrollo de la tecnología blockchain, sino que también contribuye de manera importante al avance de todo el ecosistema Web3.
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RugDocScientist
· hace14h
¿Un fondo de solo 42w? La gente aún no le da suficiente importancia a la investigación, tsk.
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rugpull_survivor
· hace20h
¿Sui es tan pobre como yo, con solo esta ayuda?
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ForkThisDAO
· hace20h
Las universidades se mezclan con la financiación, no pueden jugar.
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GasFeeLady
· hace20h
alcista en sui fr... las subvenciones de investigación se sienten diferentes cuando el gas está tan bajo ngl
La Fundación Sui anunció una nueva ronda de premios de investigación académica: 17 proyectos recibirán 425,000 dólares en financiación.
Resultados de la última ronda del Premio de Investigación Académica Sui: Participación de universidades de élite a nivel mundial, 17 proyectos reciben más de 420,000 dólares en financiamiento
Recientemente, la Fundación Sui anunció la lista de ganadores de la nueva ronda de premios de investigación académica. Este programa tiene como objetivo financiar investigaciones que impulsen el desarrollo de Web3, especialmente en la promoción de redes blockchain, programación de contratos inteligentes y avances tecnológicos relacionados con productos construidos sobre Sui.
En las últimas dos fases, se aprobaron un total de 17 propuestas de instituciones académicas de renombre internacional, con un monto total de financiamiento de 425,000 dólares. Las universidades participantes incluyen el Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea, el University College London, la École Polytechnique Fédérale de Lausana y la Universidad Nacional de Singapur, entre otras.
Resumen de propuestas ganadoras
DAOs: Diversidad en los grupos de votación
La investigación liderada por el profesor Ari Juels de la Universidad de Cornell se centra en la naturaleza de las organizaciones descentralizadas. Este proyecto establecerá indicadores para medir el grado de descentralización de las DAO y explorará métodos prácticos para mejorar la descentralización dentro de las organizaciones.
Protocolo de consenso DAG asíncrono de seguridad adaptativa
El profesor Philipp Jovanovic de University College London propuso el desarrollo de un protocolo DAG asíncrono, con el objetivo de mejorar la resistencia a ataques y adaptarse a oponentes dinámicos. Se espera que este protocolo ofrezca una mayor seguridad y adaptabilidad, manteniendo al mismo tiempo un alto rendimiento.
Auditoría de contratos inteligentes Sui asistida por modelos de lenguaje grandes
El equipo del profesor Arthur Gervais de University College London planea utilizar modelos de lenguaje de gran tamaño avanzados, como GPT-4-32k y Claude-v2-100k, para mejorar significativamente la eficiencia de la auditoría de contratos inteligentes Move. Anteriormente, descubrieron vulnerabilidades en 52 contratos inteligentes DeFi en Solidity que causaron pérdidas de casi mil millones de dólares, y ahora están ampliando su investigación a los contratos inteligentes de Sui.
Protocolo de consenso de mapeo de dominios
El profesor Christopher Cachin de la Universidad de Berna llevará a cabo una investigación exhaustiva sobre el campo actual del consenso, ofreciendo nuevas perspectivas sobre los protocolos de consenso criptográfico, lo que ayudará a comprender mejor los algoritmos existentes y proporcionará nuevas ideas para el diseño de protocolos distribuidos.
Marco de verificación altamente confiable para protocolos de oráculos descentralizados
La profesora Giselle Reis de la Universidad Carnegie Mellon y el Dr. Bruno Woltzenlogel Paleo de Djed Alliance están colaborando para crear un marco que analice y verifique rigurosamente los oráculos de blockchain mediante métodos formales. La investigación 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 profesor Roger Wattenhofer del Instituto Federal Suizo de Tecnología en Zúrich se dedicará a identificar los cuellos de botella derivados de los defectos de diseño de contratos inteligentes, con el fin de mejorar el potencial de paralelización de las aplicaciones blockchain. La investigación también explorará el impacto del ajuste de tarifas de transacción en el potencial de paralelización.
Protocolo Bullshark mecanizado
El profesor Ilya Sergey de la Universidad Nacional de Singapur tiene como objetivo realizar una verificación formal de las propiedades de Bullshark utilizando herramientas modernas de verificación asistida por computadora, avanzando en la comprensión de los protocolos de consenso basados en grafos acíclicos dirigidos. Esta investigación proporcionará el primer modelo de protocolo de consenso DAG verificado mecánicamente para la investigación de sistemas distribuidos.
BBSF: Marco de estándares de referencia de blockchain
El profesor Henry F. Korth de la Universidad de Lehigh propuso la creación de un formato estandarizado de referencia para la cadena de bloques, con el fin de comparar de manera justa las blockchains L1 y las soluciones de escalado L2. Este proyecto tiene como objetivo proporcionar a los usuarios y desarrolladores una visión transparente del rendimiento de la cadena, fomentando la toma de decisiones informadas.
Construir una capa de secuencias compartidas escalable y descentralizada
El profesor Min Suk Kang del Instituto Coreano de Ciencia y Tecnología explorará la posibilidad de utilizar Bullshark/Mysticeti como un algoritmo de ordenamiento compartido. Esto implica ejecutar múltiples Rollups que utilizan Sui como capa de ordenamiento, lo que les permite interpretar las transacciones según sus respectivas capas de ejecución.
mercado local de tarifas para la mejor fijación de precios por congestión
La investigación del profesor Abdoulaye Ndiaye de la Universidad de Nueva York se centra en el mercado de tarifas locales para optimizar la tarificación por congestión, haciendo una analogía entre la congestión de transacciones y la ejecución de transacciones en redes de blockchain. El objetivo es establecer un mecanismo de precios efectivo que refleje el estado de congestión, logrando una asignación óptima de recursos.
SAMM: Creadores de mercado automatizados de fragmentos
El profesor Ittay Eyal del Instituto Tecnológico de Israel está desarrollando un nuevo concepto llamado contratos fragmentados, que utiliza múltiples contratos para aumentar la concurrencia. La investigación tiene como objetivo 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.
Divulgación privada en mecanismos de competencia
El profesor Andrea Attar de la Universidad de Tor Vergata en Roma explora nuevos métodos de diseño de mecanismos de mercado, investigando el impacto de la divulgación privada de información por parte de los diseñadores a los agentes en los resultados del mercado y en las interacciones estratégicas, con el objetivo de proporcionar una visión sobre la dinámica y la competencia de los mercados modernos.
Aplicar modelos de lenguaje grandes para generar contratos inteligentes de Sui
Los profesores Ken Koedinger y Eason Chen de la Universidad Carnegie Mellon tienen como objetivo ajustar modelos de lenguaje grandes utilizando código Move y sugerencias específicas de Sui para abordar los desafíos actuales de los LLM en la generación de contratos inteligentes en lenguaje Move.
COMET: Métricas y marco comparativos para la transición a Move
El profesor George Giaglis de la Universidad de Nicosia llevará a cabo un análisis comparativo exhaustivo entre Solidity y Move, promoviendo una comprensión profunda de las funcionalidades y capacidades de Move. Este estudio tiene como objetivo establecer un marco que ayude a los desarrolladores a hacer la transición fácilmente hacia el desarrollo utilizando Move.
DeFi revolucionario: optimización de la liquidez y tarifas dinámicas en Sui mediante métodos de aprendizaje profundo
Los profesores Rachid Guerraoui y Walid Sofiane del Instituto Federal Suizo de Tecnología en Lausana desarrollarán un modelo híbrido de aprendizaje profundo para la predicción de rangos óptimos en el protocolo Sui DeFi. Este modelo combina redes neuronales recurrentes mejoradas y aprendizaje por refuerzo profundo, integrando al mismo tiempo el análisis de sentimientos de redes sociales para mejorar la precisión de las predicciones.
Evaluación de la capacidad predictiva 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. Este estudio se centrará principalmente en SUI y se validará en varios activos de blockchain.
zkSNARKs transparentes de poscuántica de baja memoria
Los profesores Brett Falk y Pratyush Mishra de la Universidad de Pensilvania tienen como objetivo desarrollar zkSNARKs escalables, al mismo tiempo que abordan tres obstáculos principales: la complejidad temporal del probador, la complejidad espacial y el tamaño del SRS, proporcionando pruebas criptográficas escalables listas para su implementación en diversas aplicaciones de tecnología blockchain.
Estos diversos proyectos de investigación abarcan múltiples áreas clave 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. La Fundación Sui, al apoyar estas investigaciones de vanguardia, no solo impulsa el desarrollo de la tecnología blockchain, sino que también contribuye de manera importante al avance de todo el ecosistema Web3.