Resultados da nova ronda do Prémio de Pesquisa Académica Sui divulgados: universidades de renome mundial participaram, 17 projetos receberam financiamento superior a 420 mil dólares.

A Fundação Sui anunciou recentemente a lista dos vencedores da nova edição do Prémio de Pesquisa Académica Sui. Este programa visa financiar pesquisas que promovam o desenvolvimento da Web3, especialmente no que diz respeito ao avanço das redes blockchain, da programação de contratos inteligentes e das tecnologias relacionadas a produtos construídos com base no Sui.

Nos últimos dois estágios, a Fundação Sui aprovou um total de 17 propostas de universidades de renome internacional, com um montante total de financiamento de 425.000 dólares. As universidades participantes incluem o Instituto de Ciência e Tecnologia da Coreia, a University College London, a ETH de Lausanne e a Universidade Nacional de Cingapura.

Visão Geral das Propostas Premiadas

DAOs: diversidade dos grupos de votação

A pesquisa liderada pelo professor Ari Juels da Universidade de Cornell visa abordar a questão fundamental da natureza das organizações descentralizadas. Ao estabelecer indicadores que medem o grau de descentralização da organização autônoma descentralizada (DAO), a pesquisa identificará práticas que podem fortalecer a descentralização dentro da organização.

Protocolo de consenso DAG assíncrono seguro e adaptativo

O Dr. Philipp Jovanovic, da University College London, propôs o desenvolvimento de um protocolo de gráfico acíclico direcionado assíncrono (DAG) para melhorar a resistência a ataques e se adaptar a ambientes de adversários em mudança. O protocolo visa oferecer melhor segurança e adaptabilidade, mantendo ao mesmo tempo um nível de desempenho próximo ao de adversários parcialmente síncronos.

Auditoria de contratos inteligentes Sui sob a orientação de grandes modelos de linguagem

A equipa do Dr. Arthur Gervais da University College London planeia utilizar grandes modelos de linguagem como o GPT-4-32k e o Claude-v2-100k (LLMs) para melhorar o processo de auditoria de contratos inteligentes Move. Este projeto irá basear-se na experiência anterior de análise de 52 contratos inteligentes DeFi em Solidity, expandindo-se para a avaliação de segurança de contratos inteligentes Sui.

Protocólo de consenso de mapeamento

O professor Christopher Cachin da Universidade de Bern irá investigar o atual campo de consenso, oferecendo novas percepções sobre protocolos de consenso criptográficos. Os resultados da pesquisa prometem ajudar a entender melhor os algoritmos existentes e fornecer novas ideias para o design de protocolos distribuídos.

Estrutura de verificação altamente confiável do protocolo de oráculos descentralizados

A Dra. Giselle Reis da Universidade Carnegie Mellon e o Dr. Bruno Woltzenlogel Paleo da Djed Alliance criarão uma estrutura para analisar e verificar rigorosamente oráculos de blockchain por meio de métodos formais. O projeto visa desenvolver um repositório abrangente de definições e estratégias de prova para garantir a precisão e a equidade dos dados externos nos contratos inteligentes.

Identificar gargalos de escalabilidade

A equipe do professor Roger Wattenhofer do Instituto Federal de Tecnologia de Zurique se dedicará a identificar os gargalos provenientes de falhas no design de contratos inteligentes, a fim de aumentar o potencial de paralelização das aplicações em blockchain. A pesquisa também explorará o impacto da ajuste das taxas de transação no potencial de paralelização.

Protocolo Bullshark Mecânico

O professor Ilya Sergey da Universidade Nacional de Cingapura usará ferramentas modernas de verificação assistida por computador para validar formalmente as propriedades do Bullshark, avançando na compreensão dos protocolos de consenso baseados em grafos acíclicos direcionados. Este projeto promete fornecer o primeiro modelo de protocolo de consenso baseado em DAG que foi verificado mecanicamente para a pesquisa em sistemas distribuídos.

BBSF: Quadro de Padrões de Referência em Blockchain

O professor Henry F. Korth da Universidade de Lehigh propôs a criação de um formato padronizado de benchmark de blockchain para comparar de forma justa soluções de blockchain L1 e L2. O projeto visa fornecer aos usuários e desenvolvedores uma visão transparente do desempenho da cadeia, promovendo a tomada de decisões informadas.

Construir uma camada de sequência compartilhada escalável e descentralizada

O professor Min Suk Kang da KAIST explorará a possibilidade de usar Bullshark/Mysticeti como um algoritmo de ordenação compartilhada. Este estudo envolve a execução de múltiplos Rollups que utilizam Sui como camada de ordenação, permitindo que eles interpretem transações de acordo com suas respectivas camadas de execução.

mercado local de tarifas para melhor precificação de congestionamento

O professor Abdoulaye Ndiaye da Universidade de Nova York irá investigar o mercado de taxas locais para otimizar o preço da congestão, fazendo uma analogia entre o comércio de congestão e a execução de transações em redes de blockchain. O estudo visa estabelecer um mecanismo de preços eficaz que reflita o estado de congestão, a fim de alcançar a melhor alocação de recursos.

SAMM: Market Maker Automático de Fragmentos

O professor Ittay Eyal do Instituto de Tecnologia de Israel está desenvolvendo um novo conceito chamado contrato de fragmentação, utilizando múltiplos contratos para aumentar a concorrência. O objetivo central da pesquisa é ajustar os mecanismos de incentivos para provedores de liquidez e negociantes, a fim de manter múltiplos fragmentos AMM, realizando uma fragmentação AMM totalmente paralelizada.

Divulgação privada em mecanismos de competição

O Professor Andrea Attar da Universidade Tor Vergata de Roma explorará novas abordagens para o design de mecanismos de mercado, com foco na competição entre vendedores para atrair compradores informados. O projeto visa avançar na compreensão das falhas de mercado através de análises teóricas e pesquisas empíricas, e propor recomendações políticas.

Aplicar modelos de linguagem de grande escala para gerar contratos inteligentes Sui

Os professores Ken Koedinger e Eason Chen da Universidade Carnegie Mellon estão dedicados a resolver os desafios atuais dos grandes modelos de linguagem (LLMs) na geração de contratos inteligentes em Move. A equipe de pesquisa planeja coletar um conjunto abrangente de dados de exemplos da linguagem Move, aprimorar a engenharia de prompts e implementar ajustes finos para comparar a eficácia dos LLMs sob diferentes abordagens.

COMET: Medidas e estruturas comparativas para a transição para o Move

O Professor George Giaglis da Universidade de Nicósia realizará uma análise comparativa abrangente entre Solidity e Move, com o objetivo de promover uma compreensão mais profunda das funcionalidades e capacidades do Move. O projeto planeja organizar os elementos-chave em uma estrutura que ajude os desenvolvedores a fazer a transição para o desenvolvimento com Move de forma mais fácil.

DeFi revolucionário: otimização da liquidez e das taxas dinâmicas na Sui através de métodos de aprendizagem profunda

Os professores Rachid Guerraoui e Walid Sofiane do Instituto Federal de Tecnologia de Lausanne desenvolverão um modelo híbrido de aprendizagem profunda para a previsão de melhores intervalos no protocolo Sui DeFi. Este estudo combina redes neurais recursivas aprimoradas e aprendizagem por reforço profunda, integrando também a análise de sentimentos das redes sociais para melhorar a precisão das previsões.

Avaliação da capacidade preditiva da volatilidade do SUI

O Professor Stavros Degiannakis da Universidade Aberta de Chipre irá investigar a eficácia do algoritmo SPEC na previsão da volatilidade dos ativos Sui. A pesquisa irá focar principalmente nos ativos SUI e será validada em vários ativos de blockchain, utilizando dados de preços de alta frequência disponibilizados gratuitamente.

zkSNARKs quânticos transparentes de baixo consumo de memória

Os doutores Brett Falk e Pratyush Mishra da Universidade da Pensilvânia visam desenvolver zkSNARKs escaláveis, abordando três principais obstáculos: a complexidade de tempo do provador, a complexidade de espaço e o tamanho do SRS. O objetivo da pesquisa é fornecer provas criptográficas escaláveis prontas para implantação em várias aplicações da tecnologia blockchain.