Sui publie un nouveau cycle de bourses de recherche académique, 17 projets financés pour plus de 420 000 dollars.
Récemment, la Fondation Sui a publié la liste des lauréats de la dernière ronde de bourses de recherche académique. Ce programme de financement vise à soutenir les projets de recherche qui favorisent le développement de Web3, en particulier les percées techniques dans des domaines tels que les réseaux blockchain, la programmation de contrats intelligents et les produits construits sur la base de Sui.
Au cours des deux dernières étapes, 17 propositions de recherche provenant de prestigieuses universités mondiales ont été approuvées, pour un montant total de financement de 425 000 dollars. Les universités participantes comprennent l'Institut coréen des sciences et technologies, l'University College London, l'École polytechnique fédérale de Lausanne et l'Université nationale de Singapour.
Aperçu des projets primés
Étude de la diversité des Organisations Autonomes Décentralisées ( DAO )
L'équipe de recherche de l'Université Cornell s'attaquera aux problèmes fondamentaux des DAO, établira des indicateurs pour mesurer le degré de décentralisation et explorera des méthodes pratiques pour améliorer la décentralisation au sein des organisations.
Améliorer la sécurité du consensus du protocole DAG asynchrone
Le projet de l'University College London vise à développer un protocole de graphe acyclique dirigé asynchrone (DAG), afin d'améliorer la résistance aux attaques et de s'adapter à un environnement de menaces changeant. Ce protocole offrira une meilleure sécurité et adaptabilité tout en maintenant des performances élevées.
Utiliser un grand modèle de langage pour auditer les contrats intelligents Sui
Une autre équipe de l'University College London prévoit d'utiliser des modèles de langage de grande taille tels que GPT-4-32k et Claude-v2-100k pour améliorer l'efficacité de l'audit des contrats intelligents Move. Ils élargiront leur champ de recherche aux contrats intelligents Sui, basé sur leurs expériences précédentes d'analyse des contrats Solidity.
Recherche approfondie dans le domaine des protocoles de consensus
Les chercheurs de l'Université de Berne mèneront une enquête complète sur le domaine actuel des protocoles de consensus, fournissant de nouvelles perspectives sur les protocoles de consensus cryptographiques, ce qui aidera à mieux comprendre les algorithmes existants et à fournir de nouvelles idées pour concevoir des protocoles distribués.
Cadre de validation du protocole d'oracle décentralisé
Le projet en collaboration entre l'Université Carnegie Mellon et la Djed Alliance créera un cadre pour analyser et vérifier de manière rigoureuse les oracle de blockchain à l'aide de méthodes formelles. Cela est essentiel pour garantir l'exactitude et l'équité des données externes dans les contrats intelligents.
Identifier les goulets d'étranglement de l'évolutivité de la blockchain
La recherche de l'École polytechnique fédérale de Zurich vise à identifier les goulets d'étranglement de performance issus de défauts de conception des contrats intelligents et à explorer comment l'ajustement des frais de transaction peut améliorer le potentiel de parallélisation.
Vérification formelle du protocole Bullshark
Le projet de l'Université nationale de Singapour utilisera des outils avancés de vérification assistée par ordinateur pour valider formellement le protocole Bullshark, faisant progresser la compréhension des protocoles de consensus basés sur le DAG.
Cadre de normes d'évaluation des performances de la blockchain
Les chercheurs de l'Université de Lihaï prévoient de créer un format de normalisation de référence pour la blockchain afin de comparer équitablement les performances de diverses blockchains L1 et des solutions d'extension L2, fournissant aux utilisateurs et aux développeurs des informations transparentes sur les performances de la chaîne.
Construire une couche de tri décentralisée et évolutive.
Le projet de l'Institut coréen des sciences et technologies explorera la possibilité d'utiliser Bullshark/Mysticeti comme algorithme de tri partagé, permettant à plusieurs Rollup d'utiliser Sui comme couche de tri.
Optimiser le mécanisme de tarification des congestions sur la blockchain
La recherche de l'Université de New York se concentre sur le marché des frais locaux pour optimiser la tarification de la congestion, visant à établir un mécanisme de tarification efficace qui reflète l'état de congestion du réseau, afin de réaliser une allocation optimale des ressources.
AMM (Automated Market Maker) de fragmentation ( développement
L'Institut de technologie d'Israël développe le concept de contrats fragmentés, utilisant plusieurs contrats pour améliorer la concurrence. Leur objectif est d'ajuster les mécanismes d'incitation pour maintenir plusieurs fragments AMM, réalisant un AMM fragmenté entièrement parallélisable.
Étude de la divulgation d'informations sensibles dans les mécanismes de marché )
Le projet de l'Université de Roma Tor Vergata explore de nouvelles méthodes de conception de mécanismes de marché, en étudiant l'impact de la divulgation d'informations aux agents par les concepteurs sur les résultats du marché, dans le but de fournir une compréhension approfondie des dynamiques des marchés modernes.
Générer des contrats intelligents Sui avec un grand modèle de langage d'application
L'équipe de recherche de l'Université Carnegie Mellon prévoit de peaufiner les grands modèles de langage en utilisant du code Move et des indices spécifiques à Sui pour résoudre les défis auxquels les modèles actuels sont confrontés lors de la génération de contrats intelligents en langage Move.
Cadre de transformation de développement du langage Move
Le projet de l'Université de Nicosie effectuera une analyse comparative complète entre Solidity et Move, visant à aider les développeurs à mieux comprendre les caractéristiques et les capacités de Move, et à simplifier le processus de transition du développement de Solidity à Move.
Solution d'optimisation DeFi basée sur l'apprentissage profond
Des chercheurs de l'École polytechnique fédérale de Lausanne développeront un modèle hybride d'apprentissage profond pour les prévisions de gamme optimales dans le protocole Sui DeFi, combinant des réseaux de neurones récurrents améliorés, un apprentissage par renforcement profond et une analyse des sentiments sur les réseaux sociaux afin d'améliorer la précision des prévisions.
Évaluation de la capacité de prévision de la volatilité SUI
Le projet de l'Université ouverte de Chypre examinera l'efficacité de l'algorithme SPEC dans la prévision de la volatilité des actifs Sui, en se concentrant principalement sur SUI et en validant sur divers actifs blockchain.
Preuves de connaissance nulle transparentes post-quantique à faible mémoire
La recherche de l'Université de Pennsylvanie vise à développer des zkSNARKs évolutifs, en s'attaquant simultanément aux trois principaux obstacles que sont la complexité temporelle du prouveur, la complexité spatiale et la taille de la SRS, afin de fournir des solutions de preuve cryptographique évolutives prêtes à être déployées pour diverses applications de la technologie blockchain.
Ces projets de recherche couvrent plusieurs domaines de pointe de la technologie blockchain, allant de la gouvernance décentralisée à l'optimisation des performances, en passant par la sécurité des contrats intelligents et la conception des mécanismes de marché. En soutenant ces recherches académiques, la Fondation Sui s'engage à promouvoir les avancées technologiques et l'innovation dans l'ensemble de l'écosystème blockchain.
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EyeOfTheTokenStorm
· 07-25 14:57
42w刀 get dumped juste pour ça ? Je suggère de se concentrer sur les données d'analyse quantitative...
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JustHereForAirdrops
· 07-25 00:35
Encore de l'argent distribué, préparez-vous à couper les coupons.
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rekt_but_resilient
· 07-22 17:32
42w investir dans quoi de mieux que ces tendances
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Blockwatcher9000
· 07-22 17:26
Certaines personnes prennent de l'argent mais ce n'est pas suffisant pour profiter gratuitement.
La fondation Sui finance 17 projets de recherche académique pour un montant total de plus de 420 000 dollars, afin de promouvoir l'innovation Web3.
Sui publie un nouveau cycle de bourses de recherche académique, 17 projets financés pour plus de 420 000 dollars.
Récemment, la Fondation Sui a publié la liste des lauréats de la dernière ronde de bourses de recherche académique. Ce programme de financement vise à soutenir les projets de recherche qui favorisent le développement de Web3, en particulier les percées techniques dans des domaines tels que les réseaux blockchain, la programmation de contrats intelligents et les produits construits sur la base de Sui.
Au cours des deux dernières étapes, 17 propositions de recherche provenant de prestigieuses universités mondiales ont été approuvées, pour un montant total de financement de 425 000 dollars. Les universités participantes comprennent l'Institut coréen des sciences et technologies, l'University College London, l'École polytechnique fédérale de Lausanne et l'Université nationale de Singapour.
Aperçu des projets primés
Étude de la diversité des Organisations Autonomes Décentralisées ( DAO )
L'équipe de recherche de l'Université Cornell s'attaquera aux problèmes fondamentaux des DAO, établira des indicateurs pour mesurer le degré de décentralisation et explorera des méthodes pratiques pour améliorer la décentralisation au sein des organisations.
Améliorer la sécurité du consensus du protocole DAG asynchrone
Le projet de l'University College London vise à développer un protocole de graphe acyclique dirigé asynchrone (DAG), afin d'améliorer la résistance aux attaques et de s'adapter à un environnement de menaces changeant. Ce protocole offrira une meilleure sécurité et adaptabilité tout en maintenant des performances élevées.
Utiliser un grand modèle de langage pour auditer les contrats intelligents Sui
Une autre équipe de l'University College London prévoit d'utiliser des modèles de langage de grande taille tels que GPT-4-32k et Claude-v2-100k pour améliorer l'efficacité de l'audit des contrats intelligents Move. Ils élargiront leur champ de recherche aux contrats intelligents Sui, basé sur leurs expériences précédentes d'analyse des contrats Solidity.
Recherche approfondie dans le domaine des protocoles de consensus
Les chercheurs de l'Université de Berne mèneront une enquête complète sur le domaine actuel des protocoles de consensus, fournissant de nouvelles perspectives sur les protocoles de consensus cryptographiques, ce qui aidera à mieux comprendre les algorithmes existants et à fournir de nouvelles idées pour concevoir des protocoles distribués.
Cadre de validation du protocole d'oracle décentralisé
Le projet en collaboration entre l'Université Carnegie Mellon et la Djed Alliance créera un cadre pour analyser et vérifier de manière rigoureuse les oracle de blockchain à l'aide de méthodes formelles. Cela est essentiel pour garantir l'exactitude et l'équité des données externes dans les contrats intelligents.
Identifier les goulets d'étranglement de l'évolutivité de la blockchain
La recherche de l'École polytechnique fédérale de Zurich vise à identifier les goulets d'étranglement de performance issus de défauts de conception des contrats intelligents et à explorer comment l'ajustement des frais de transaction peut améliorer le potentiel de parallélisation.
Vérification formelle du protocole Bullshark
Le projet de l'Université nationale de Singapour utilisera des outils avancés de vérification assistée par ordinateur pour valider formellement le protocole Bullshark, faisant progresser la compréhension des protocoles de consensus basés sur le DAG.
Cadre de normes d'évaluation des performances de la blockchain
Les chercheurs de l'Université de Lihaï prévoient de créer un format de normalisation de référence pour la blockchain afin de comparer équitablement les performances de diverses blockchains L1 et des solutions d'extension L2, fournissant aux utilisateurs et aux développeurs des informations transparentes sur les performances de la chaîne.
Construire une couche de tri décentralisée et évolutive.
Le projet de l'Institut coréen des sciences et technologies explorera la possibilité d'utiliser Bullshark/Mysticeti comme algorithme de tri partagé, permettant à plusieurs Rollup d'utiliser Sui comme couche de tri.
Optimiser le mécanisme de tarification des congestions sur la blockchain
La recherche de l'Université de New York se concentre sur le marché des frais locaux pour optimiser la tarification de la congestion, visant à établir un mécanisme de tarification efficace qui reflète l'état de congestion du réseau, afin de réaliser une allocation optimale des ressources.
AMM (Automated Market Maker) de fragmentation ( développement
L'Institut de technologie d'Israël développe le concept de contrats fragmentés, utilisant plusieurs contrats pour améliorer la concurrence. Leur objectif est d'ajuster les mécanismes d'incitation pour maintenir plusieurs fragments AMM, réalisant un AMM fragmenté entièrement parallélisable.
Étude de la divulgation d'informations sensibles dans les mécanismes de marché )
Le projet de l'Université de Roma Tor Vergata explore de nouvelles méthodes de conception de mécanismes de marché, en étudiant l'impact de la divulgation d'informations aux agents par les concepteurs sur les résultats du marché, dans le but de fournir une compréhension approfondie des dynamiques des marchés modernes.
Générer des contrats intelligents Sui avec un grand modèle de langage d'application
L'équipe de recherche de l'Université Carnegie Mellon prévoit de peaufiner les grands modèles de langage en utilisant du code Move et des indices spécifiques à Sui pour résoudre les défis auxquels les modèles actuels sont confrontés lors de la génération de contrats intelligents en langage Move.
Cadre de transformation de développement du langage Move
Le projet de l'Université de Nicosie effectuera une analyse comparative complète entre Solidity et Move, visant à aider les développeurs à mieux comprendre les caractéristiques et les capacités de Move, et à simplifier le processus de transition du développement de Solidity à Move.
Solution d'optimisation DeFi basée sur l'apprentissage profond
Des chercheurs de l'École polytechnique fédérale de Lausanne développeront un modèle hybride d'apprentissage profond pour les prévisions de gamme optimales dans le protocole Sui DeFi, combinant des réseaux de neurones récurrents améliorés, un apprentissage par renforcement profond et une analyse des sentiments sur les réseaux sociaux afin d'améliorer la précision des prévisions.
Évaluation de la capacité de prévision de la volatilité SUI
Le projet de l'Université ouverte de Chypre examinera l'efficacité de l'algorithme SPEC dans la prévision de la volatilité des actifs Sui, en se concentrant principalement sur SUI et en validant sur divers actifs blockchain.
Preuves de connaissance nulle transparentes post-quantique à faible mémoire
La recherche de l'Université de Pennsylvanie vise à développer des zkSNARKs évolutifs, en s'attaquant simultanément aux trois principaux obstacles que sont la complexité temporelle du prouveur, la complexité spatiale et la taille de la SRS, afin de fournir des solutions de preuve cryptographique évolutives prêtes à être déployées pour diverses applications de la technologie blockchain.
Ces projets de recherche couvrent plusieurs domaines de pointe de la technologie blockchain, allant de la gouvernance décentralisée à l'optimisation des performances, en passant par la sécurité des contrats intelligents et la conception des mécanismes de marché. En soutenant ces recherches académiques, la Fondation Sui s'engage à promouvoir les avancées technologiques et l'innovation dans l'ensemble de l'écosystème blockchain.