Se publica la nueva ronda de resultados del Premio de Investigación Académica Sui: Universidades de renombre mundial participan, 17 proyectos reciben más de 420,000 dólares en financiación.

La Fundación Sui anunció recientemente la lista de ganadores de la nueva ronda de premios de investigación académica Sui. Este programa tiene como objetivo financiar investigaciones que impulsen el desarrollo de Web3, especialmente para promover los avances en redes blockchain, programación de contratos inteligentes y tecnologías relacionadas con productos construidos sobre Sui.

En las últimas dos fases, la Fundación Sui ha aprobado un total de 17 propuestas de universidades 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, el Instituto Federal Suizo de Tecnología en Lausana y la Universidad Nacional de Singapur, entre otras.

Resumen de propuestas ganadoras

DAOs: diversidad de grupos de votación

La investigación liderada por el profesor Ari Juels de la Universidad de Cornell tiene como objetivo abordar los problemas fundamentales de las organizaciones descentralizadas. Al establecer un indicador que mide el grado de descentralización de la organización autónoma descentralizada (DAO), la investigación identificará prácticas que puedan mejorar la descentralización dentro de la organización.

Protocolo de consenso asíncrono DAG seguro y adaptable

El Dr. Philipp Jovanovic de University College London propuso desarrollar un protocolo DAG (grafos acíclicos dirigidos) asíncrono ( para mejorar la resistencia a ataques y adaptarse a un entorno de adversario cambiante. Este protocolo tiene como objetivo proporcionar una mejor seguridad y adaptabilidad, manteniendo al mismo tiempo un nivel de rendimiento cercano al de adversarios parcialmente sincrónicos.

) Auditoría de contratos inteligentes de Sui bajo la guía de modelos de lenguaje grandes

El equipo del Dr. Arthur Gervais de la University College London planea utilizar modelos de lenguaje de gran tamaño como GPT-4-32k y Claude-v2-100k ###LLMs( para mejorar el proceso de auditoría de contratos inteligentes Move. El proyecto se basará en la experiencia previa de análisis de 52 contratos inteligentes DeFi en Solidity, ampliándose a la evaluación de seguridad de contratos inteligentes Sui.

) protocolo de consenso en el ámbito de mapeo

El profesor Christopher Cachin de la Universidad de Berna investigará el campo actual del consenso, proporcionando ideas novedosas para los protocolos de consenso criptográfico. Se espera que los resultados de la investigación ayuden a comprender mejor los algoritmos existentes y ofrezcan nuevas perspectivas para el diseño de protocolos distribuidos.

Marco de verificación de alta confianza para el protocolo de oráculos descentralizados

La Dra. Giselle Reis de la Universidad Carnegie Mellon y el Dr. Bruno Woltzenlogel Paleo de Djed Alliance crearán un marco para analizar y verificar rigurosamente los oráculos de blockchain mediante métodos formalizados. El proyecto tiene como objetivo desarrollar una biblioteca integral de definiciones y estrategias de prueba para garantizar la precisión y equidad de los datos externos en los contratos inteligentes.

Identificar cuellos de botella de escalabilidad

El equipo del profesor Roger Wattenhofer del Instituto Federal de Tecnología de 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 de blockchain. La investigación también explorará el impacto de ajustar las tarifas de transacción en el potencial de paralelización.

Protocolo Bullshark mecanizado

El profesor Ilya Sergey de la Universidad Nacional de Singapur utilizará herramientas modernas de verificación asistida por computadora para llevar a cabo la verificación formal de las propiedades de Bullshark, avanzando en la comprensión de los protocolos de consenso basados en grafos acíclicos dirigidos. Este proyecto promete proporcionar el primer modelo de protocolo de consenso basado en DAG que ha sido 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 crear un formato de estandarización de referencia para blockchain, con el fin de comparar de manera justa las cadenas de bloques L1 y las soluciones de escalamiento 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 secuencia compartida escalable y descentralizada

El profesor Min Suk Kang del Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea explorará la posibilidad de utilizar Bullshark/Mysticeti como un algoritmo de ordenación compartido. Esta investigación implica ejecutar múltiples Rollup que utilizan Sui como capa de ordenación, permitiéndoles interpretar las transacciones según sus respectivas capas de ejecución.

mercado de tarifas locales para la mejor fijación de precios por congestión

El profesor Abdoulaye Ndiaye de la Universidad de Nueva York investigará el mercado de tarifas locales para optimizar la tarificación de congestión, haciendo una analogía entre el comercio de congestión y las transacciones en la red blockchain. Este estudio tiene como objetivo establecer un mecanismo de precios efectivo que refleje el estado de congestión, para lograr una distribución óptima de recursos.

SAMM: creador de mercado automático de fragmentos

El profesor Ittay Eyal del Instituto Tecnológico de Israel está desarrollando un nuevo concepto llamado contratos de fragmentación, que utiliza múltiples contratos para aumentar la concurrencia. El objetivo clave de esta investigación es ajustar los mecanismos de incentivos para los proveedores de liquidez y los comerciantes, con el fin de mantener múltiples fragmentos de AMM, logrando así una AMM de fragmentación completamente paralelizable.

Divulgación privada en mecanismos de competencia

El profesor Andrea Attar de la Universidad Roma Tor Vergata explorará nuevos enfoques para el diseño de mecanismos de mercado, centrándose en la competencia entre vendedores para atraer a compradores informados. El proyecto tiene como objetivo avanzar en la comprensión de las fallas del mercado a través del análisis teórico y la investigación empírica, así como proponer recomendaciones de políticas.

Aplicar modelos de lenguaje de gran tamaño para generar contratos inteligentes Sui

Los profesores Ken Koedinger y Eason Chen de la Universidad Carnegie Mellon se dedicarán a abordar los desafíos actuales de los modelos de lenguaje de gran tamaño ###LLMs( en la generación de contratos inteligentes en el lenguaje Move. El equipo de investigación planea recopilar un conjunto de datos exhaustivo de ejemplos del lenguaje Move, mejorar la ingeniería de indicaciones e implementar ajustes finos para comparar la efectividad de los LLM bajo diferentes enfoques.

) COMET: Medidas y marco de comparación para la transición a Move

El profesor George Giaglis de la Universidad de Nicosia realizará un análisis comparativo exhaustivo entre Solidity y Move, con el objetivo de facilitar una comprensión más profunda de las funcionalidades y capacidades de Move. El proyecto tiene previsto organizar los elementos clave en un marco que ayude a los desarrolladores a hacer la transición de manera sencilla 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 de la École Polytechnique Fédérale de Lausanne desarrollarán un modelo de aprendizaje profundo híbrido para la predicción del rango óptimo en el protocolo DeFi de Sui. La investigación combina redes neuronales recurrentes mejoradas y aprendizaje por refuerzo profundo, al mismo tiempo que integra el análisis de sentimientos en 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 de Sui. La investigación se centrará principalmente en los activos de SUI y se llevará a cabo una validación en varios activos de blockchain, utilizando datos de precios de alta frecuencia proporcionados de forma gratuita.

zkSNARKs transparentes de poscuántica de baja memoria

Los doctores Brett Falk y Pratyush Mishra de la Universidad de Pensilvania tienen como objetivo desarrollar zkSNARKs escalables, abordando tres obstáculos principales: la complejidad temporal del probador, la complejidad espacial y el tamaño del SRS. El objetivo de esta investigación es proporcionar pruebas criptográficas escalables listas para el despliegue en diversas aplicaciones de la tecnología blockchain.