Объявление результатов нового раунда научной премии Sui: участие известных университетов мира, 17 проектов получили финансирование на сумму более 420000 долларов США

Фонд Sui недавно объявил список победителей нового раунда наград Sui за академические исследования. Эта программа направлена на финансирование исследований, способствующих развитию Web3, особенно в области продвижения технологий блокчейн-сетей, программирования смарт-контрактов и технологий, связанных с продуктами, построенными на Sui.

На протяжении последних двух этапов Фонд Sui одобрил 17 предложений от международно известных университетов с общим объемом финансирования в 425 000 долларов США. Участвующие университеты включают Корейский научно-технологический институт, Университет Лондона, Федеральную политехническую школу Лозанны и Национальный университет Сингапура.

Обзор награжденных предложений

DAO: разнообразие голосующих групп

Исследование, возглавляемое профессором Ари Джуелсом из Корнеллского университета, направлено на решение основных проблем децентрализованных организаций. Создавая индикаторы для измерения степени децентрализации децентрализованной автономной организации (DAO), это исследование выявит практические методы, способствующие усилению децентрализации внутри организации.

адаптивный безопасный асинхронный DAG протокол консенсуса

Доктор Филипп Йованович из Университетского колледжа Лондона предложил разработать асинхронный направленный ациклический граф (DAG) протокол для повышения устойчивости к атакам и адаптации к изменяющейся среде противника. Этот протокол призван обеспечить лучшую безопасность и адаптивность, одновременно сохраняя производительность, близкую к производительности частично синхронного противника.

Аудит смарт-контрактов Sui под руководством крупной языковой модели

Команда доктора Артура Жерве из Университетского колледжа Лондона планирует использовать крупные языковые модели, такие как GPT-4-32k и Claude-v2-100k, (LLMs), для улучшения процесса аудита смарт-контрактов Move. Этот проект будет основан на предыдущем опыте анализа 52 смарт-контрактов DeFi на Solidity и расширен на оценку безопасности смарт-контрактов Sui.

Маппинг консенсусного протокола

Профессор Кристофер Качин из Университета Берна проведет исследование текущей области консенсуса, чтобы предоставить новые идеи для криптографических протоколов консенсуса. Ожидается, что результаты исследования помогут лучше понять существующие алгоритмы и предоставят новые идеи для проектирования распределенных протоколов.

Высоконадежная проверочная структура для децентрализованных оракульных протоколов

Доктор Гизель Рейс из Университета Карнеги-Меллона и доктор Бруно Вольценлогель Палео из Djed Alliance создадут рамки для строгого анализа и верификации блокчейн-оракулов с использованием формальных методов. Проект нацелен на разработку всесторонней библиотеки определения и доказательных стратегий для обеспечения точности и справедливости внешних данных в смарт-контрактах.

Определение узких мест в масштабируемости

Команда профессора Роджера Ваттенхофера из Швейцарского Федерального технологического института в Цюрихе будет сосредоточена на выявлении узких мест, возникающих из-за дефектов проектирования смарт-контрактов, чтобы повысить потенциал параллелизации блокчейн-приложений. Исследование также будет изучать влияние изменения комиссий за транзакции на потенциал параллелизации.

Протокол Bullshark механизированный

Профессор Илья Сергеев из Национального университета Сингапура будет использовать современные инструменты компьютерной верификации для формальной проверки свойств Bullshark, продвигая понимание консенсусного протокола на основе ориентированного ациклического графа. Этот проект обещает стать первой механически проверенной моделью консенсусного протокола на основе DAG для исследований распределенных систем.

BBSF: Стандартная рамочная схема в области блокчейна

Профессор Генри Ф. Корс из Университета Лихай предложил создать стандартизированный формат для бенчмаркинга блокчейнов, чтобы справедливо сравнивать L1 блокчейны и L2 решения для масштабирования. Этот проект направлен на предоставление пользователям и разработчикам прозрачного понимания производительности цепочки, способствуя принятию обоснованных решений.

Создание масштабируемого и децентрализованного общедоступного уровня последовательности

Профессор Мин Сук Кан из Корейского института науки и технологий исследует возможность использования Bullshark/Mysticeti в качестве алгоритма совместной сортировки. Это исследование включает в себя запуск нескольких Rollup, использующих Sui в качестве слоя сортировки, что позволяет им интерпретировать транзакции в соответствии с их собственным уровнем выполнения.

используется для локального рынка сборов лучшего ценообразования на основе загруженности

Профессор Абдуллаи Ндиайе из Нью-Йоркского университета будет исследовать рынок местных сборов для оптимизации цен на заторы, проводя аналогии между торговлей заторами и транзакциями в блокчейн-сетях. Это исследование направлено на создание эффективного механизма ценообразования, отражающего состояние заторов, с целью достижения оптимального распределения ресурсов.

SAMM: Автоматический маркет-мейкер на основе шардирования

Профессор Иттай Эйаль из Техниона Израиля разрабатывает новую концепцию под названием "шардинг-контракты", использующую несколько контрактов для увеличения конкурентоспособности. Ключевой целью этого исследования является настройка механизмов стимулов для поставщиков ликвидности и трейдеров для поддержания нескольких AMM-шардов, обеспечивая полную параллелизацию AMM-шардов.

Приватное раскрытие в конкурентном механизме

Профессор Андреа Аттар из Римско-Торвальдского университета будет исследовать новые методы проектирования рыночных механизмов, сосредоточив внимание на конкуренции между продавцами за привлечение информированных покупателей. Проект направлен на углубление понимания рыночных недостатков с помощью теоретического анализа и эмпирических исследований, а также на выработку политических рекомендаций.

Используйте большие языковые модели для создания смарт-контрактов Sui

Профессора Кен Кёдингера и Эйсон Чен из Университета Карнеги-Меллон будут работать над решением текущих проблем больших языковых моделей (LLMs) в генерации интеллектуальных контрактов на языке Move. Исследовательская группа планирует собрать обширный набор данных примеров языка Move, улучшить инженерный подход к подсказкам и реализовать дообучение для сравнения эффективности LLM под различными методами.

COMET: Переход к сравнительным метрикам и фреймворку Move

Профессор Джордж Гиаглис из Университета Никосии проведет всесторонний сравнительный анализ между Solidity и Move, с целью углубленного понимания функций и возможностей Move. Проект планирует организовать ключевые элементы в рамках, чтобы помочь разработчикам легко перейти к разработке с использованием Move.

Революционный DeFi: оптимизация ликвидности и динамических сборов на Sui с помощью методов глубокого обучения

Профессора Рачид Гуэррауи и Уалид Софиан из Швейцарской высшей технической школы Лозанны разработают смешанную модель глубокого обучения для оптимального прогнозирования диапазона в протоколе Sui DeFi. Исследование объединяет улучшенные рекуррентные нейронные сети и глубокое обучение с подкреплением, одновременно интегрируя анализ настроений в социальных сетях для повышения точности прогнозов.

Оценка предсказательной способности волатильности SUI

Профессор Ставрос Дегианнакис из Открытого университета Кипра будет исследовать эффективность алгоритма SPEC в прогнозировании волатильности активов Sui. Исследование будет в основном сосредоточено на активе SUI и будет проверено на различных блокчейн-активах с использованием высокочастотных ценовых данных, предоставленных бесплатно.

Низкая память после квантовых прозрачных zkSNARKs

Доктор Брэт Фалк и доктор Пратйуш Мишра из Университета Пенсильвании стремятся разработать масштабируемые zkSNARKs, решая три основных препятствия: временная сложность доказателя, пространственная сложность и размер SRS. Целью исследования является предоставление готовых к развертыванию масштабируемых криптографических доказательств для различных приложений в технологии блокчейн.