Pengumuman Penghargaan Penelitian Akademis Terbaru Sui: Universitas Terbaik Dunia Berpartisipasi, 17 Proposal Mendapat Pendanaan Sebesar 420.000 Dolar AS

Baru-baru ini, Yayasan Sui mengumumkan daftar pemenang penghargaan penelitian akademis putaran baru, yang bertujuan untuk mendukung proyek penelitian yang mendorong perkembangan teknologi Web3, khususnya teknologi terdepan yang terkait dengan jaringan blockchain, pemrograman kontrak pintar, dan produk yang dibangun di atas Sui.

Sebanyak 17 proposal penelitian dari universitas ternama internasional telah mendapatkan pendanaan pada putaran ini, dengan total jumlah mencapai 425.000 dolar AS. Universitas yang terlibat termasuk Korea Advanced Institute of Science and Technology, University College London, École Polytechnique Fédérale de Lausanne, dan National University of Singapore.

Tinjauan Proposal Pemenang

Penelitian keragaman Organisasi Otonomi Terdesentralisasi ( DAO )

Tim penelitian Universitas Cornell akan mengeksplorasi sifat organisasi terdesentralisasi, membangun indikator untuk mengukur tingkat desentralisasi, dan mencari metode praktis untuk meningkatkan desentralisasi internal organisasi.

Protokol konsensus DAG asinkron yang aman dan adaptif

Proyek University College London bertujuan untuk mengembangkan protokol Directed Acyclic Graph (DAG) asinkron, untuk meningkatkan ketahanan terhadap serangan dan beradaptasi dengan lingkungan lawan yang berubah. Protokol ini akan menyediakan keamanan dan adaptabilitas yang lebih baik, sambil mempertahankan tingkat kinerja yang mendekati lawan yang sebagian disinkronkan.

Audit kontrak pintar Sui berbasis model bahasa besar

Tim lain dari University College London akan memanfaatkan model bahasa besar seperti GPT-4-32k dan Claude-v2-100k untuk meningkatkan efisiensi audit kontrak pintar Move. Mereka sebelumnya telah menemukan kerentanan dalam 52 kontrak pintar Solidity DeFi yang menyebabkan kerugian hampir 1 miliar dolar, dan kini memperluas penelitian mereka ke bidang kontrak pintar Sui.

Penelitian di bidang protokol konsensus sandi

Proyek Universitas Bern akan menyelidiki secara menyeluruh bidang protokol konsensus saat ini, memberikan wawasan baru untuk protokol konsensus kripto, membantu pemahaman yang lebih baik tentang algoritma yang ada dan memberikan ide-ide baru untuk merancang protokol terdistribusi.

kerangka verifikasi protokol oracle terdesentralisasi

Proyek yang bekerja sama antara Universitas Carnegie Mellon dan Djed Alliance akan menciptakan sebuah kerangka kerja untuk menganalisis dan memverifikasi oracle blockchain secara ketat melalui metode formal. Penelitian ini akan memanfaatkan sistem manajemen bukti Coq, mengembangkan definisi yang komprehensif dan perpustakaan strategi bukti.

Mengidentifikasi hambatan skalabilitas blockchain

Penelitian di Swiss Federal Institute of Technology Zurich bertujuan untuk mengidentifikasi bottleneck skalabilitas yang berasal dari cacat desain kontrak pintar, serta mengeksplorasi bagaimana penyesuaian biaya transaksi mempengaruhi potensi paralelisasi, sehingga meningkatkan kinerja aplikasi blockchain.

Verifikasi Mekanis Protokol Bullshark

Program Universitas Nasional Singapura akan menggunakan alat verifikasi berbantuan komputer modern untuk memverifikasi secara formal atribut Bullshark, memajukan pemahaman tentang protokol konsensus berbasis DAG, dan menyediakan model yang pertama kali diverifikasi secara mekanis untuk penelitian sistem terdistribusi.

Kerangka Standar Perkembangan Blockchain

Penelitian di Universitas Lihai bertujuan untuk menciptakan format standar acuan blockchain untuk membandingkan berbagai blockchain L1 dan solusi skalabilitas L2 secara adil, memberikan wawasan transparan tentang kinerja rantai kepada pengguna dan pengembang.

Membangun lapisan urutan berbagi terdesentralisasi yang dapat diskalakan

Proyek dari KAIST Korea akan mengeksplorasi penggunaan Bullshark/Mysticeti sebagai algoritma penyortiran bersama, meneliti cara menjalankan beberapa Rollup yang menggunakan Sui sebagai lapisan penyortiran, sehingga mereka dapat menafsirkan transaksi berdasarkan lapisan eksekusi masing-masing.

Pasar biaya lokal dan penetapan harga kemacetan optimal

Penelitian Universitas New York akan menyelidiki pasar biaya lokal untuk mengoptimalkan penetapan harga kemacetan, dengan membuat analogi antara perdagangan kemacetan dan pelaksanaan transaksi jaringan blockchain, bertujuan untuk membangun mekanisme penetapan harga yang mencerminkan status kemacetan.

Pembuat pasar otomatis shard ( SAMM )

Institut Teknologi Israel sedang mengembangkan konsep baru yang disebut kontrak fragmentasi, menggunakan beberapa kontrak untuk meningkatkan konkuren. Penelitian ini akan mengeksplorasi bagaimana menyesuaikan insentif penyedia likuiditas dan trader untuk mempertahankan beberapa fragmentasi AMM, mencapai AMM fragmentasi yang sepenuhnya dapat diparalelkan.

Pengungkapan informasi pribadi dalam mekanisme kompetisi

Proyek Universitas Tor Vergata Roma akan mengeksplorasi metode baru dalam desain mekanisme pasar, mempelajari pengaruh pengungkapan informasi secara pribadi oleh desainer kepada agen terhadap hasil pasar dan interaksi strategis, bertujuan untuk memberikan wawasan tentang dinamika pasar modern dan persaingan.

Dihasilkan oleh model bahasa besar untuk kontrak pintar Sui

Penelitian Universitas Carnegie Mellon bertujuan untuk mengatasi tantangan yang dihadapi model bahasa besar saat menghasilkan kontrak pintar dalam bahasa Move. Mereka akan mengumpulkan kumpulan data contoh bahasa Move yang komprehensif, meningkatkan rekayasa prompt, dan menerapkan fine-tuning untuk membandingkan efektivitas LLM di bawah berbagai metode.

COMET: Kerangka transisi dari Solidity ke Move

Proyek Universitas Nicosia akan menyelesaikan analisis perbandingan menyeluruh antara Solidity dan Move, memfasilitasi pemahaman mendalam tentang fungsi dan kemampuan Move, serta mengembangkan kerangka kerja untuk membantu pengembang beralih dengan mudah ke pengembangan menggunakan Move.

Optimasi DeFi: Metode Pembelajaran Mendalam

Penelitian dari ETH Lausanne akan mengembangkan model pembelajaran mendalam hibrida untuk prediksi rentang optimal dalam protokol DeFi Sui. Model ini menggabungkan jaringan saraf rekursif yang ditingkatkan dan pembelajaran penguatan mendalam, sekaligus mengintegrasikan analisis sentimen media sosial untuk meningkatkan akurasi prediksi.

Penilaian Kemampuan Prediksi Volatilitas SUI

Proyek Universitas Terbuka Siprus akan menyelidiki efektivitas algoritma SPEC dalam prediksi volatilitas aset Sui. Penelitian ini akan berfokus pada SUI dan melakukan verifikasi di berbagai aset blockchain, menggunakan data harga frekuensi tinggi untuk analisis.

zkSNARKs transparan pasca kuantum memori rendah

Penelitian Universitas Pennsylvania bertujuan untuk mengembangkan zkSNARKs yang dapat diskalakan, dengan secara bersamaan mengatasi tiga kendala utama yaitu kompleksitas waktu pembuktian, kompleksitas ruang, dan ukuran SRS, untuk menyediakan bukti kriptografi yang dapat diskalakan dan siap diterapkan untuk berbagai aplikasi dalam teknologi blockchain.

Proyek-proyek pemenang ini mencakup berbagai bidang kunci teknologi blockchain, mulai dari mekanisme konsensus, keamanan kontrak pintar hingga optimasi DeFi dan bukti kripto, menunjukkan tekad dan visi ekosistem Sui dalam mendorong inovasi teknologi blockchain.