Pengumuman hasil putaran baru Sui Academic Research Award: Universitas terkemuka di seluruh dunia berpartisipasi, 17 proyek mendapatkan dukungan lebih dari 420.000 dolar AS

Yayasan Sui baru-baru ini mengumumkan daftar pemenang putaran baru dari Sui Academic Research Award. Program ini bertujuan untuk mendanai penelitian yang mendorong perkembangan Web3, khususnya memfasilitasi kemajuan teknologi yang terkait dengan jaringan blockchain, pemrograman kontrak pintar, dan produk yang dibangun di atas Sui.

Dalam dua fase terakhir, Yayasan Sui telah menyetujui total 17 proposal dari universitas terkenal internasional, dengan total dana sebesar 425.000 dolar AS. Universitas yang terlibat termasuk Institut Sains dan Teknologi Korea, University College London, École Polytechnique Fédérale de Lausanne, dan Universitas Nasional Singapura.

Tinjauan Proposal Pemenang

DAOs: keragaman kelompok pemungutan suara

Penelitian yang dipimpin oleh Profesor Ari Juels dari Universitas Cornell ini bertujuan untuk mengatasi masalah mendasar dari organisasi terdesentralisasi. Dengan membangun indikator yang mengukur tingkat desentralisasi dari organisasi otonom terdesentralisasi (DAO), penelitian ini akan mengidentifikasi praktik yang dapat memperkuat desentralisasi di dalam organisasi.

Konsensus protokol DAG asinkron yang aman dan adaptif

Dr. Philipp Jovanovic dari University College London mengusulkan pengembangan protokol DAG ( asinkron yang diarahkan tanpa siklus ) untuk meningkatkan ketahanan terhadap serangan dan beradaptasi dengan lingkungan lawan yang berubah. Protokol ini dirancang untuk memberikan keamanan dan adaptabilitas yang lebih baik, sambil mempertahankan tingkat kinerja yang mendekati lawan yang sebagian disinkronkan.

Audit kontrak pintar Sui di bawah bimbingan model bahasa besar

Tim Dr. Arthur Gervais dari University College London berencana untuk menggunakan model bahasa besar seperti GPT-4-32k dan Claude-v2-100k (LLMs) untuk meningkatkan proses audit kontrak pintar Move. Proyek ini akan didasarkan pada pengalaman analisis sebelumnya terhadap 52 kontrak pintar DeFi Solidity dan akan diperluas ke evaluasi keamanan kontrak pintar Sui.

Protokol Konsensus Pemetaan

Profesor Christopher Cachin dari Universitas Bern akan menyelidiki bidang konsensus saat ini untuk memberikan wawasan baru tentang protokol konsensus kriptografi. Hasil penelitian diharapkan dapat membantu pemahaman yang lebih baik tentang algoritma yang ada dan memberikan ide-ide baru untuk merancang protokol terdistribusi.

Kerangka verifikasi yang sangat dapat dipercaya untuk protokol oracle terdesentralisasi

Dr. Giselle Reis dari Universitas Carnegie Mellon dan Dr. Bruno Woltzenlogel Paleo dari Djed Alliance akan menciptakan kerangka kerja untuk menganalisis dan memverifikasi oracle blockchain secara ketat melalui metode formal. Proyek ini bertujuan untuk mengembangkan definisi yang komprehensif dan perpustakaan strategi pembuktian untuk memastikan akurasi dan keadilan data eksternal dalam kontrak pintar.

mengenali hambatan skalabilitas

Tim Profesor Roger Wattenhofer dari ETH Zurich akan fokus pada identifikasi bottleneck yang berasal dari cacat desain kontrak pintar, untuk meningkatkan potensi paralelisasi aplikasi blockchain. Penelitian ini juga akan mengeksplorasi dampak penyesuaian biaya transaksi terhadap potensi paralelisasi.

Protokol Bullshark yang Dimanipulasi

Profesor Ilya Sergey dari Universitas Nasional Singapura akan menggunakan alat verifikasi berbantuan komputer modern untuk melakukan verifikasi formal terhadap atribut Bullshark, memajukan pemahaman tentang protokol konsensus berbasis graf terarah dan acyclic. Proyek ini diharapkan dapat memberikan model protokol konsensus berbasis DAG pertama yang telah diverifikasi secara mekanis untuk penelitian sistem terdistribusi.

BBSF: Kerangka Standar Referensi Blockchain

Profesor Henry F. Korth dari Universitas Lehigh mengusulkan untuk membuat format standarisasi tolok ukur blockchain untuk membandingkan L1 blockchain dan solusi ekstensi L2 secara adil. Proyek ini bertujuan untuk memberikan wawasan transparan tentang kinerja rantai kepada pengguna dan pengembang, serta mendorong pengambilan keputusan yang bijaksana.

Membangun lapisan urutan berbagi yang dapat diskalakan dan terdesentralisasi

Profesor Min Suk Kang dari Korea Advanced Institute of Science and Technology akan menjelajahi kemungkinan menggunakan Bullshark/Mysticeti sebagai algoritma penyortiran bersama. Penelitian ini melibatkan menjalankan beberapa Rollup yang menggunakan Sui sebagai lapisan penyortiran, memungkinkan mereka untuk menjelaskan transaksi berdasarkan lapisan eksekusi masing-masing.

digunakan untuk pasar biaya lokal terbaik untuk penetapan harga kemacetan

Profesor Abdoulaye Ndiaye dari Universitas New York akan menyelidiki pasar biaya lokal untuk mengoptimalkan penetapan harga kemacetan, dengan menarik analogi antara perdagangan kemacetan dan pelaksanaan transaksi di jaringan blockchain. Penelitian ini bertujuan untuk membangun mekanisme penetapan harga yang efektif yang mencerminkan status kemacetan, untuk mencapai alokasi sumber daya yang optimal.

SAMM: Pembuat Pasar Otomatis Berbasis Fragmen

Profesor Ittay Eyal dari Institut Teknologi Israel sedang mengembangkan konsep baru yang disebut kontrak fragmentasi, yang memanfaatkan beberapa kontrak untuk meningkatkan konversi. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk menyesuaikan mekanisme insentif bagi penyedia likuiditas dan trader untuk mempertahankan beberapa fragmentasi AMM, mewujudkan AMM fragmentasi yang sepenuhnya dapat diparalel.

Pengungkapan Pribadi dalam Mekanisme Kompetisi

Profesor Andrea Attar dari Universitas Tor Vergata Roma akan mengeksplorasi pendekatan baru dalam desain mekanisme pasar, dengan fokus pada persaingan antara penjual untuk menarik pembeli yang berpengetahuan. Proyek ini bertujuan untuk meningkatkan pemahaman tentang cacat pasar melalui analisis teoretis dan penelitian empiris, serta memberikan rekomendasi kebijakan.

Aplikasi model bahasa besar untuk menghasilkan kontrak cerdas Sui

Profesor Ken Koedinger dan Eason Chen dari Universitas Carnegie Mellon akan berfokus pada mengatasi tantangan yang dihadapi oleh model bahasa besar (LLMs) dalam menghasilkan kontrak pintar menggunakan bahasa Move. Tim penelitian berencana untuk mengumpulkan dataset contoh bahasa Move yang komprehensif, meningkatkan rekayasa prompt, dan menerapkan fine-tuning untuk membandingkan efektivitas LLM di bawah berbagai pendekatan.

COMET: Ukuran dan kerangka perbandingan untuk transisi ke Move

Profesor George Giaglis dari University of Nicosia akan melakukan analisis perbandingan menyeluruh antara Solidity dan Move, bertujuan untuk memfasilitasi pemahaman yang lebih dalam tentang fungsi dan kemampuan Move. Proyek ini berencana untuk mengorganisir elemen kunci menjadi kerangka kerja, membantu para pengembang untuk dengan mudah beralih ke pengembangan menggunakan Move.

DeFi yang Revolusioner: Metode Pembelajaran Mendalam Mengoptimalkan Likuiditas dan Biaya Dinamis di Sui

Profesor Rachid Guerraoui dan Walid Sofiane dari Universitas Federal Lausanne akan mengembangkan model pembelajaran mendalam hibrida untuk prediksi rentang optimal dalam protokol Sui DeFi. Penelitian ini menggabungkan jaringan saraf rekursif yang ditingkatkan dan pembelajaran penguatan mendalam, sambil mengintegrasikan analisis sentimen media sosial untuk meningkatkan akurasi prediksi.

Evaluasi kemampuan prediksi volatilitas SUI

Profesor Stavros Degiannakis dari Universitas Terbuka Siprus akan menyelidiki efektivitas algoritma SPEC dalam prediksi volatilitas aset Sui. Penelitian ini akan fokus utama pada aset SUI dan akan diverifikasi di berbagai aset blockchain, memanfaatkan data harga frekuensi tinggi yang disediakan secara gratis.

zkSNARKs transparan pasca-kuantum memori rendah

Dr. Brett Falk dan Pratyush Mishra dari Universitas Pennsylvania bertujuan untuk mengembangkan zkSNARKs yang dapat diskalakan, mengatasi tiga hambatan utama yaitu kompleksitas waktu bagi pembuktian, kompleksitas ruang, dan ukuran SRS. Tujuan penelitian ini adalah untuk menyediakan bukti kriptografi yang dapat diskalakan dan siap untuk diterapkan dalam berbagai aplikasi teknologi blockchain.