Se anuncian los premios de investigación académica más recientes de Sui: participan las principales universidades del mundo, 17 propuestas reciben 420,000 dólares en financiación.

Recientemente, la Fundación Sui anunció la lista de ganadores de la nueva ronda de premios de investigación académica, con el objetivo de apoyar los proyectos de investigación que promueven el desarrollo de la tecnología Web3, especialmente aquellos relacionados con redes blockchain, programación de contratos inteligentes y tecnologías de vanguardia relacionadas con productos construidos sobre Sui.

Un total de 17 propuestas de investigación de universidades reconocidas internacionalmente han recibido financiamiento en esta ronda, con un monto total 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 propuestas ganadoras

Investigación sobre la diversidad de la Organización Autónoma Descentralizada ( DAO )

El equipo de investigación de la Universidad de Cornell explorará la naturaleza de las organizaciones descentralizadas, establecerá indicadores para medir el grado de descentralización y buscará métodos prácticos para mejorar la descentralización dentro de la organización.

Protocolo de consenso asíncrono DAG seguro y adaptativo

El proyecto de University College London tiene como objetivo desarrollar un protocolo de gráfico acíclico dirigido asíncrono (DAG) para mejorar la resistencia a ataques y adaptarse a un entorno de oponentes en cambio. Este protocolo ofrecerá mejor seguridad y adaptabilidad, manteniendo al mismo tiempo un nivel de rendimiento cercano al de oponentes parcialmente síncronos.

Auditoría de contratos inteligentes Sui basada en modelos de lenguaje de gran tamaño

Otro equipo de University College London utilizará 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. Anteriormente, encontraron vulnerabilidades en 52 contratos inteligentes DeFi en Solidity que causaron pérdidas cercanas a mil millones de dólares, y ahora están ampliando su investigación al ámbito de los contratos inteligentes Sui.

Investigación en el campo del protocolo de consenso de contraseñas

El proyecto de la Universidad de Berna investigará a fondo el campo actual de los protocolos de consenso, proporcionando nuevas perspectivas para los protocolos de consenso criptográficos, lo que ayudará a comprender mejor los algoritmos existentes y ofrecer nuevas ideas para el diseño de protocolos distribuidos.

marco de verificación del protocolo de oráculos descentralizados

El proyecto en colaboración entre la Universidad Carnegie Mellon y la Alianza Djed creará un marco para el análisis y la verificación rigurosa de los oráculos de blockchain a través de métodos formales. La investigación utilizará el sistema de gestión de pruebas Coq para desarrollar una biblioteca completa de definiciones y estrategias de prueba.

Identificación de los cuellos de botella en la escalabilidad de blockchain

La investigación del Instituto Federal Suizo de Tecnología de Zúrich tiene como objetivo identificar los cuellos de botella de escalabilidad derivados de los defectos en el diseño de contratos inteligentes y explorar cómo el ajuste de las tarifas de transacción afecta el potencial de paralelización, mejorando así el rendimiento de las aplicaciones de blockchain.

Verificación mecanizada del protocolo Bullshark

El proyecto de la Universidad Nacional de Singapur utilizará herramientas modernas de verificación asistida por computadora para validar formalmente las propiedades de Bullshark, avanzar en la comprensión de los protocolos de consenso basados en DAG y proporcionar el primer modelo verificado mecánicamente para la investigación de sistemas distribuidos.

Marco de estándares de referencia de blockchain

La investigación de la Universidad de Lehigh tiene como objetivo crear un formato de estandarización de referencia para blockchain, con el fin de comparar de manera justa 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 secuencias compartidas descentralizadas y escalables

El proyecto del Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea explorará el uso de Bullshark/Mysticeti como un algoritmo de ordenación compartido, investigando cómo ejecutar múltiples Rollup que utilizan Sui como capa de ordenación, permitiéndoles interpretar transacciones según sus respectivas capas de ejecución.

Mercado de tarifas locales y precios óptimos de congestión

La investigación de la Universidad de Nueva York examinará el mercado de tarifas locales para optimizar la tarificación de congestión, haciendo una analogía entre el comercio de congestión y la ejecución de transacciones en redes de blockchain, con el objetivo de establecer un mecanismo de precios efectivo que refleje el estado de congestión.

AMM de fragmentación automática(SAMM)

El Instituto Tecnológico de Israel está desarrollando un nuevo concepto llamado contrato fragmentado, que utiliza múltiples contratos para aumentar la concurrencia. Esta investigación explorará cómo ajustar los incentivos para los proveedores de liquidez y los comerciantes, con el fin de mantener múltiples fragmentos AMM y lograr un AMM fragmentado completamente paralelizable.

Divulgación de información privada en mecanismos de competencia

El proyecto de la Universidad de Tor Vergata en Roma explorará nuevos enfoques en el diseño de mecanismos de mercado, investigando el impacto de la divulgación privada de información por parte de los diseñadores a los agentes sobre los resultados del mercado y las interacciones estratégicas, con el objetivo de proporcionar una visión de la dinámica y la competencia en los mercados modernos.

Generación de contratos inteligentes Sui basada en modelos de lenguaje de gran tamaño

La investigación de la Universidad Carnegie Mellon tiene como objetivo abordar los desafíos que enfrentan los modelos de lenguaje grandes actuales al generar contratos inteligentes en el lenguaje Move. Recopilarán un conjunto de datos de ejemplos de Move, mejorarán la ingeniería de prompts e implementarán ajustes finos, comparando la efectividad de los LLM bajo diferentes enfoques.

COMET: Marco de transición de Solidity a Move

El proyecto de la Universidad de Nicosia llevará a cabo un análisis comparativo exhaustivo entre Solidity y Move, promoviendo una comprensión profunda de las funciones y capacidades de Move, y desarrollará un marco para ayudar a los desarrolladores a hacer la transición fácilmente al uso de Move para el desarrollo.

Optimización DeFi: Métodos de aprendizaje profundo

La investigación del Instituto Federal Suizo de Tecnología en Lausana desarrollará un modelo híbrido de aprendizaje profundo para la predicción óptima de rangos en el protocolo Sui DeFi. Este modelo combina redes neuronales recurrentes mejoradas y aprendizaje por refuerzo profundo, al mismo tiempo que integra el análisis de sentimientos de las redes sociales para mejorar la precisión de las predicciones.

Evaluación de la capacidad de predicción de 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. La investigación se centrará principalmente en SUI y se validará en varios activos de blockchain, utilizando datos de precios de alta frecuencia para el análisis.

zkSNARKs transparentes de baja memoria post-cuántica

La investigación de la Universidad de Pensilvania tiene como objetivo desarrollar zkSNARKs escalables, abordando simultáneamente tres principales obstáculos: la complejidad temporal del probador, la complejidad espacial y el tamaño de SRS, para proporcionar pruebas criptográficas escalables listas para el despliegue en diversas aplicaciones de la tecnología blockchain.

Estos proyectos ganadores abarcan varios campos clave de la tecnología blockchain, desde mecanismos de consenso, seguridad de contratos inteligentes hasta optimización de DeFi y pruebas criptográficas, mostrando la determinación y visión del ecosistema Sui para impulsar la innovación en la tecnología blockchain.