Sui lanza una nueva ronda de premios de investigación académica, 17 proyectos reciben financiación por más de 420,000 dólares.
Recientemente, la Fundación Sui anunció la lista de ganadores de la última ronda de premios de investigación académica. Este programa de financiación tiene como objetivo apoyar proyectos de investigación que impulsen el desarrollo de Web3, especialmente en áreas de avances tecnológicos en redes blockchain, programación de contratos inteligentes y productos construidos sobre Sui.
En las últimas dos fases, se aprobaron un total de 17 propuestas de investigación de universidades reconocidas a nivel mundial, 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 Escuela Politécnica Federal de Lausana y la Universidad Nacional de Singapur, entre otras.
Resumen de proyectos ganadores
Estudio de la diversidad de las organizaciones autónomas descentralizadas ( DAO )
El equipo de investigación de la Universidad de Cornell se dedicará a abordar los problemas fundamentales de las DAO, establecer indicadores para medir el grado de descentralización y explorar métodos prácticos para mejorar la descentralización dentro de la organización.
Mejora la seguridad del consenso del protocolo DAG asíncrono.
El proyecto del University College London tiene como objetivo desarrollar un protocolo de DAG (grafos acíclicos dirigidos) asíncrono ( para mejorar la resistencia a ataques y adaptarse a un entorno de amenazas en cambio. Este protocolo proporcionará una mejor seguridad y adaptabilidad mientras mantiene un alto rendimiento.
) Auditoría de contratos inteligentes Sui utilizando grandes modelos de lenguaje
Otro equipo de la University College London planea utilizar 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. Ampliarán el alcance de su investigación a los contratos inteligentes Sui, basándose en la experiencia previa de análisis de contratos Solidity.
Investigación integral en el campo de los protocolos de consenso
Los investigadores de la Universidad de Berna llevarán a cabo una investigación exhaustiva sobre el campo actual de los protocolos de consenso, proporcionando nuevas ideas para los protocolos de consenso criptográficos, lo que ayudará a comprender mejor los algoritmos existentes y ofrecer nuevas perspectivas para el diseño de protocolos distribuidos.
marco de verificación del protocolo de oráculos descentralizados
El proyecto de Carnegie Mellon University en colaboración con Djed Alliance creará un marco para analizar y verificar rigurosamente los oráculos de blockchain a través de métodos formales. Esto es crucial para garantizar la precisión y equidad de los datos externos en los contratos inteligentes.
Identificación de los cuellos de botella en la escalabilidad de blockchain
La investigación del Instituto Federal Suizo de Tecnología de Zúrich tiene como objetivo descubrir los cuellos de botella de rendimiento derivados de defectos en el diseño de contratos inteligentes y explorar cómo aumentar el potencial de paralelización ajustando las tarifas de transacción.
Verificación formal del protocolo Bullshark
El proyecto de la Universidad Nacional de Singapur utilizará herramientas avanzadas de verificación asistida por computadora para llevar a cabo una validación formal del protocolo Bullshark, promoviendo la comprensión de los protocolos de consenso basados en DAG.
Marco de estándares para la evaluación del rendimiento de blockchain
Los investigadores de la Universidad de Lehigh planean crear un formato de estandarización de referencia para blockchain, que permita comparar de manera justa el rendimiento de varias blockchains L1 y soluciones de escalado L2, proporcionando a los usuarios y desarrolladores una visión transparente del rendimiento de la cadena.
Construir una capa de ordenamiento descentralizada y escalable
El proyecto del Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea explorará la posibilidad de utilizar Bullshark/Mysticeti como un algoritmo de ordenación compartido, permitiendo que múltiples Rollups utilicen Sui como capa de ordenación.
Optimización del mecanismo de precios por congestión en la blockchain
La investigación de la Universidad de Nueva York se centra en el mercado de tarifas locales para optimizar la fijación de precios por congestión, con el objetivo de establecer un mecanismo de precios efectivo que refleje el estado de congestión de la red y logre la mejor asignación de recursos.
Creación automática de mercado de fragmentos ### AMM (
El Instituto Tecnológico de Israel está desarrollando el concepto de contratos en fragmentos, utilizando múltiples contratos para aumentar la concurrencia. Su objetivo es ajustar el mecanismo de incentivos para mantener múltiples fragmentos de AMM, logrando un AMM en fragmentos completamente paralelizable.
Estudio sobre la divulgación de información privada en los mecanismos del mercado )
El proyecto de la Universidad de Roma Tor Vergata 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, con el objetivo de proporcionar una comprensión profunda de la dinámica del mercado moderno.
Generar contratos inteligentes Sui con modelos de lenguaje de gran tamaño
El equipo de investigación de la Universidad Carnegie Mellon planea afinar grandes modelos de lenguaje utilizando código Move y sugerencias específicas de Sui para abordar los desafíos que enfrentan los modelos actuales al generar contratos inteligentes en el lenguaje Move.
Marco de transformación de desarrollo en el lenguaje Move
El proyecto de la Universidad de Nicosia llevará a cabo un análisis comparativo exhaustivo entre Solidity y Move, con el objetivo de facilitar a los desarrolladores una mejor comprensión de las características y capacidades de Move, simplificando así el proceso de transición del desarrollo de Solidity a Move.
Plan de optimización DeFi basado en aprendizaje profundo
Investigadores del Instituto Federal Suizo de Tecnología en Lausana desarrollarán un modelo de aprendizaje profundo híbrido para la predicción del rango óptimo en el protocolo DeFi de Sui, combinando redes neuronales recurrentes mejoradas, aprendizaje por refuerzo profundo y análisis de sentimientos en redes sociales para aumentar la precisión de las predicciones.
Evaluación de la capacidad de predicción de la volatilidad de SUI
El proyecto de la Universidad Abierta de Chipre investigará la efectividad del algoritmo SPEC en la predicción de la volatilidad de los activos Sui, centrándose principalmente en SUI y validando en varios activos de blockchain.
prueba de conocimiento cero transparente post-cuántica de baja memoria
La investigación de la Universidad de Pensilvania tiene como objetivo desarrollar zkSNARKs escalables, abordando simultáneamente los tres principales obstáculos: la complejidad temporal del probador, la complejidad espacial y el tamaño del SRS, para ofrecer 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 la gobernanza descentralizada hasta la optimización del rendimiento, desde la seguridad de los contratos inteligentes hasta el diseño de mecanismos de mercado. Al apoyar estas investigaciones académicas, la Fundación Sui se compromete a impulsar el avance tecnológico y la innovación en todo el ecosistema blockchain.
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EyeOfTheTokenStorm
· 07-25 14:57
¿42w dólares desplomar y solo esto? Sugiero prestar atención a los datos de análisis cuantitativo...
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JustHereForAirdrops
· 07-25 00:35
Otra vez están repartiendo dinero, ¡preparémonos para Cupones de clip!
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rekt_but_resilient
· 07-22 17:32
¿Qué es lo que no debería invertir 42w en estos temas candentes?
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Blockwatcher9000
· 07-22 17:26
Alguien que tiene dinero no es suficiente para obtenerlo gratis.
La Fundación Sui financia 17 investigaciones académicas con un total de más de 420,000 dólares para impulsar la innovación en Web3.
Sui lanza una nueva ronda de premios de investigación académica, 17 proyectos reciben financiación por más de 420,000 dólares.
Recientemente, la Fundación Sui anunció la lista de ganadores de la última ronda de premios de investigación académica. Este programa de financiación tiene como objetivo apoyar proyectos de investigación que impulsen el desarrollo de Web3, especialmente en áreas de avances tecnológicos en redes blockchain, programación de contratos inteligentes y productos construidos sobre Sui.
En las últimas dos fases, se aprobaron un total de 17 propuestas de investigación de universidades reconocidas a nivel mundial, 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 Escuela Politécnica Federal de Lausana y la Universidad Nacional de Singapur, entre otras.
Resumen de proyectos ganadores
Estudio de la diversidad de las organizaciones autónomas descentralizadas ( DAO )
El equipo de investigación de la Universidad de Cornell se dedicará a abordar los problemas fundamentales de las DAO, establecer indicadores para medir el grado de descentralización y explorar métodos prácticos para mejorar la descentralización dentro de la organización.
Mejora la seguridad del consenso del protocolo DAG asíncrono.
El proyecto del University College London tiene como objetivo desarrollar un protocolo de DAG (grafos acíclicos dirigidos) asíncrono ( para mejorar la resistencia a ataques y adaptarse a un entorno de amenazas en cambio. Este protocolo proporcionará una mejor seguridad y adaptabilidad mientras mantiene un alto rendimiento.
) Auditoría de contratos inteligentes Sui utilizando grandes modelos de lenguaje
Otro equipo de la University College London planea utilizar 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. Ampliarán el alcance de su investigación a los contratos inteligentes Sui, basándose en la experiencia previa de análisis de contratos Solidity.
Investigación integral en el campo de los protocolos de consenso
Los investigadores de la Universidad de Berna llevarán a cabo una investigación exhaustiva sobre el campo actual de los protocolos de consenso, proporcionando nuevas ideas para los protocolos de consenso criptográficos, lo que ayudará a comprender mejor los algoritmos existentes y ofrecer nuevas perspectivas para el diseño de protocolos distribuidos.
marco de verificación del protocolo de oráculos descentralizados
El proyecto de Carnegie Mellon University en colaboración con Djed Alliance creará un marco para analizar y verificar rigurosamente los oráculos de blockchain a través de métodos formales. Esto es crucial para garantizar la precisión y equidad de los datos externos en los contratos inteligentes.
Identificación de los cuellos de botella en la escalabilidad de blockchain
La investigación del Instituto Federal Suizo de Tecnología de Zúrich tiene como objetivo descubrir los cuellos de botella de rendimiento derivados de defectos en el diseño de contratos inteligentes y explorar cómo aumentar el potencial de paralelización ajustando las tarifas de transacción.
Verificación formal del protocolo Bullshark
El proyecto de la Universidad Nacional de Singapur utilizará herramientas avanzadas de verificación asistida por computadora para llevar a cabo una validación formal del protocolo Bullshark, promoviendo la comprensión de los protocolos de consenso basados en DAG.
Marco de estándares para la evaluación del rendimiento de blockchain
Los investigadores de la Universidad de Lehigh planean crear un formato de estandarización de referencia para blockchain, que permita comparar de manera justa el rendimiento de varias blockchains L1 y soluciones de escalado L2, proporcionando a los usuarios y desarrolladores una visión transparente del rendimiento de la cadena.
Construir una capa de ordenamiento descentralizada y escalable
El proyecto del Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea explorará la posibilidad de utilizar Bullshark/Mysticeti como un algoritmo de ordenación compartido, permitiendo que múltiples Rollups utilicen Sui como capa de ordenación.
Optimización del mecanismo de precios por congestión en la blockchain
La investigación de la Universidad de Nueva York se centra en el mercado de tarifas locales para optimizar la fijación de precios por congestión, con el objetivo de establecer un mecanismo de precios efectivo que refleje el estado de congestión de la red y logre la mejor asignación de recursos.
Creación automática de mercado de fragmentos ### AMM (
El Instituto Tecnológico de Israel está desarrollando el concepto de contratos en fragmentos, utilizando múltiples contratos para aumentar la concurrencia. Su objetivo es ajustar el mecanismo de incentivos para mantener múltiples fragmentos de AMM, logrando un AMM en fragmentos completamente paralelizable.
Estudio sobre la divulgación de información privada en los mecanismos del mercado )
El proyecto de la Universidad de Roma Tor Vergata 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, con el objetivo de proporcionar una comprensión profunda de la dinámica del mercado moderno.
Generar contratos inteligentes Sui con modelos de lenguaje de gran tamaño
El equipo de investigación de la Universidad Carnegie Mellon planea afinar grandes modelos de lenguaje utilizando código Move y sugerencias específicas de Sui para abordar los desafíos que enfrentan los modelos actuales al generar contratos inteligentes en el lenguaje Move.
Marco de transformación de desarrollo en el lenguaje Move
El proyecto de la Universidad de Nicosia llevará a cabo un análisis comparativo exhaustivo entre Solidity y Move, con el objetivo de facilitar a los desarrolladores una mejor comprensión de las características y capacidades de Move, simplificando así el proceso de transición del desarrollo de Solidity a Move.
Plan de optimización DeFi basado en aprendizaje profundo
Investigadores del Instituto Federal Suizo de Tecnología en Lausana desarrollarán un modelo de aprendizaje profundo híbrido para la predicción del rango óptimo en el protocolo DeFi de Sui, combinando redes neuronales recurrentes mejoradas, aprendizaje por refuerzo profundo y análisis de sentimientos en redes sociales para aumentar la precisión de las predicciones.
Evaluación de la capacidad de predicción de la volatilidad de SUI
El proyecto de la Universidad Abierta de Chipre investigará la efectividad del algoritmo SPEC en la predicción de la volatilidad de los activos Sui, centrándose principalmente en SUI y validando en varios activos de blockchain.
prueba de conocimiento cero transparente post-cuántica de baja memoria
La investigación de la Universidad de Pensilvania tiene como objetivo desarrollar zkSNARKs escalables, abordando simultáneamente los tres principales obstáculos: la complejidad temporal del probador, la complejidad espacial y el tamaño del SRS, para ofrecer 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 la gobernanza descentralizada hasta la optimización del rendimiento, desde la seguridad de los contratos inteligentes hasta el diseño de mecanismos de mercado. Al apoyar estas investigaciones académicas, la Fundación Sui se compromete a impulsar el avance tecnológico y la innovación en todo el ecosistema blockchain.