Annonce des résultats de la nouvelle ronde de la Bourse de recherche académique Sui : participation des universités renommées du monde entier, 17 projets financés pour plus de 420 000 dollars.

La Fondation Sui a récemment publié la liste des lauréats de la nouvelle édition des prix de recherche académique Sui. Ce programme vise à financer des recherches visant à promouvoir le développement du Web3, en particulier l'avancement des technologies liées aux réseaux blockchain, à la programmation de contrats intelligents et aux produits construits sur Sui.

Au cours des deux dernières phases, la Fondation Sui a approuvé un total de 17 propositions provenant d'universités internationales de renom, pour un montant total de financement de 425 000 dollars. Les universités participantes incluent l'Institut Coréen des Sciences et Technologies, l'University College de Londres, l'École polytechnique fédérale de Lausanne et l'Université nationale de Singapour.

Aperçu des propositions primées

DAOs : diversité des groupes de vote

Cette recherche dirigée par le professeur Ari Juels de l'Université Cornell vise à résoudre les problèmes fondamentaux des organisations décentralisées. En établissant des indicateurs mesurant le degré de décentralisation des organisations autonomes décentralisées (DAO), cette étude identifiera des méthodes pratiques capables d'améliorer la décentralisation au sein des organisations.

protocole de consensus DAG asynchrone sécuritaire et adaptable

Le Dr. Philipp Jovanovic de l'University College London a proposé de développer un protocole de graphe acyclique dirigé asynchrone (DAG), afin d'améliorer la résistance aux attaques et de s'adapter à un environnement d'adversaires en évolution. Ce protocole vise à offrir une meilleure sécurité et adaptabilité, tout en maintenant un niveau de performance proche de celui des adversaires partiellement synchronisés.

Audit de contrats intelligents Sui sous la direction de modèles de langage de grande envergure

L'équipe du Dr Arthur Gervais de l'UCL prévoit d'utiliser des modèles de langage de grande taille tels que GPT-4-32k et Claude-v2-100k (LLMs) pour améliorer le processus d'audit des contrats intelligents Move. Ce projet s'appuiera sur l'expérience antérieure d'analyse de 52 contrats intelligents DeFi en Solidity, étendant l'évaluation de la sécurité aux contrats intelligents Sui.

protocole de consensus de mapping

Le professeur Christopher Cachin de l'Université de Berne examinera le domaine actuel des consensus pour fournir des perspectives novatrices sur les protocoles de consensus cryptographique. Les résultats de cette recherche devraient aider à mieux comprendre les algorithmes existants et à offrir de nouvelles idées pour la conception de protocoles distribués.

Cadre de validation hautement fiable pour le protocole d'oracle décentralisé

La docteure Giselle Reis de l'Université Carnegie Mellon et le docteur Bruno Woltzenlogel Paleo de Djed Alliance créeront un cadre pour analyser et vérifier strictement les oracles blockchain par des méthodes formelles. Ce projet vise à développer une bibliothèque complète de définitions et de stratégies de preuve pour garantir l'exactitude et l'équité des données externes dans les contrats intelligents.

Identifier les goulets d'étranglement de l'évolutivité

L'équipe du professeur Roger Wattenhofer de l'École polytechnique fédérale de Zurich se concentrera sur l'identification des goulets d'étranglement issus des défauts de conception des contrats intelligents, afin d'améliorer le potentiel de parallélisation des applications blockchain. La recherche explorera également l'impact de l'ajustement des frais de transaction sur le potentiel de parallélisation.

Protocole Bullshark mécanisé

Le professeur Ilya Sergey de l'Université nationale de Singapour utilisera des outils modernes de vérification assistée par ordinateur pour vérifier formellement les propriétés de Bullshark, faisant progresser la compréhension des protocoles de consensus basés sur des graphes acycliques dirigés. Ce projet devrait fournir le premier modèle de protocole de consensus basé sur DAG vérifié mécaniquement pour la recherche sur les systèmes distribués.

BBSF : cadre de normes de référence pour la blockchain

Le professeur Henry F. Korth de l'Université Lehigh a proposé de créer un format de normalisation de référence blockchain afin de comparer équitablement les blockchains L1 et les solutions d'extension L2. Ce projet vise à fournir aux utilisateurs et aux développeurs une transparence sur les performances des chaînes, facilitant ainsi la prise de décisions éclairées.

Construire une couche de séquence partagée évolutive et décentralisée

Le professeur Min Suk Kang de l'Institut coréen des sciences et technologies explorera la possibilité d'utiliser Bullshark/Mysticeti comme algorithme de tri partagé. Cette recherche implique l'exécution de plusieurs Rollups utilisant Sui comme couche de tri, leur permettant d'interpréter les transactions en fonction de leurs propres couches d'exécution.

marché local des frais pour le meilleur prix de congestion

Le professeur Abdoulaye Ndiaye de l'Université de New York étudiera le marché des frais locaux pour optimiser la tarification de la congestion, en faisant une analogie entre la négociation de la congestion et l'exécution des transactions sur un réseau blockchain. Cette recherche vise à établir un mécanisme de tarification efficace qui reflète l'état de congestion afin d'atteindre une allocation optimale des ressources.

SAMM : Automated Market Maker par Fragmentation

Le professeur Ittay Eyal de l'Institut Technologique d'Israël développe un nouveau concept appelé contrat de fragmentation, utilisant plusieurs contrats pour augmenter la concurrence. L'objectif clé de cette recherche est d'ajuster les mécanismes d'incitation des fournisseurs de liquidité et des traders afin de maintenir plusieurs fragments AMM, réalisant un AMM fragmenté entièrement parallélisable.

Divulgation privée dans le mécanisme de concurrence

Le professeur Andrea Attar de l'Université de Tor Vergata à Rome explorera de nouvelles méthodes de conception des mécanismes de marché, en mettant l'accent sur la concurrence entre les vendeurs pour attirer les acheteurs informés. Ce projet vise à progresser dans la compréhension des défaillances du marché grâce à une analyse théorique et à des recherches empiriques, et à proposer des recommandations politiques.

Application des modèles de langage à grande échelle pour générer des contrats intelligents Sui

Les professeurs Ken Koedinger et Eason Chen de l'Université Carnegie Mellon s'engageront à résoudre les défis actuels des grands modèles de langage (LLMs) dans la génération de contrats intelligents en Move. L'équipe de recherche prévoit de collecter un ensemble de données d'exemples complets en Move, d'améliorer l'ingénierie des invites et de mettre en œuvre un réglage fin pour comparer l'efficacité des LLM selon différentes méthodes.

COMET : Mesures et cadres comparatifs pour la transition vers Move

Le professeur George Giaglis de l'Université de Nicosie effectuera une analyse comparative complète entre Solidity et Move, visant à favoriser une compréhension plus approfondie des fonctionnalités et des capacités de Move. Ce projet prévoit d'organiser les éléments clés en un cadre pour aider les développeurs à passer facilement au développement avec Move.

DeFi révolutionnaire : optimisation de la liquidité et des frais dynamiques sur Sui par des méthodes d'apprentissage profond

Les professeurs Rachid Guerraoui et Walid Sofiane de l'École polytechnique fédérale de Lausanne développeront un modèle hybride d'apprentissage profond pour la meilleure prédiction de gamme dans le protocole Sui DeFi. Cette recherche combine un réseau de neurones récurrents amélioré et un apprentissage par renforcement profond, tout en intégrant l'analyse des sentiments des médias sociaux pour améliorer la précision des prévisions.

Évaluer la capacité de prévision de la volatilité de SUI

Le professeur Stavros Degiannakis de l'Université ouverte de Chypre va enquêter sur l'efficacité de l'algorithme SPEC dans la prévision de la volatilité des actifs Sui. La recherche se concentrera principalement sur les actifs SUI et sera validée parmi divers actifs blockchain, en utilisant des données de prix haute fréquence fournies gratuitement.

zkSNARKs transparents post-quantique à faible mémoire

Les docteurs Brett Falk et Pratyush Mishra de l'Université de Pennsylvanie visent à développer des zkSNARKs évolutifs pour résoudre trois principaux obstacles : la complexité temporelle des prouveurs, la complexité spatiale et la taille de SRS. L'objectif de cette recherche est de fournir des preuves cryptographiques évolutives prêtes à être déployées pour diverses applications dans la technologie blockchain.