Оголошені результати нового раунду академічної премії Sui: участь беруть всесвітньо відомі університети, 17 проектів отримали фінансування понад 420 тисяч доларів

Фонд Sui нещодавно оприлюднив список переможців нового раунду нагород Sui за академічні дослідження. Ця програма має на меті фінансування досліджень, що сприяють розвитку Web3, зокрема просуванню технологій, пов'язаних з блокчейн-мережами, програмуванням смарт-контрактів та продуктами, побудованими на основі Sui.

Протягом останніх двох етапів Фонд Sui затвердив 17 пропозицій від міжнародно відомих університетів, загальна сума фінансування склала 425 000 доларів США. Участь брали такі університети, як Корейський науково-технічний інститут, Університет Лондона, Федеральна політехнічна школа Лозанни та Національний університет Сінгапуру.

Огляд виграшних пропозицій

DAOs: різноманіття голосуючих груп

Дослідження, яке очолює професор Ари Джуелс з Університету Корнелла, має на меті вирішити сутнісні проблеми децентралізованих організацій. Створивши показники для вимірювання ступеня децентралізації децентралізованої автономної організації (DAO), це дослідження виявить практичні методи, які можуть посилити децентралізацію всередині організації.

адаптивний безпечний асинхронний DAG протокол консенсусу

Доктор Філіпп Йованович з Лондонського університету коледжу запропонував розробити протокол асинхронного орієнтованого ациклічного графа (DAG), щоб підвищити стійкість до атак і адаптуватися до змінного середовища супротивника. Цей протокол має на меті забезпечити кращу безпеку та адаптивність, зберігаючи при цьому продуктивність, близьку до частково синхронного супротивника.

Аудит смарт-контрактів Sui під керівництвом великих мовних моделей

Команда доктора Артура Жерве з Університетського коледжу Лондона планує використовувати великі мовні моделі, такі як GPT-4-32k і Claude-v2-100k, (LLMs), для покращення процесу аудиту смарт-контрактів Move. Цей проект буде базуватися на попередньому досвіді аналізу 52 смарт-контрактів DeFi на Solidity та буде розширено на оцінку безпеки смарт-контрактів Sui.

відображення консенсусного протоколу

Професор Христофор Качін з Бернського університету дослідить сучасну область консенсусу, щоб надати нові погляди на криптографічні протоколи консенсусу. Результати дослідження, як очікується, допоможуть краще зрозуміти існуючі алгоритми та запропонувати нові ідеї для розробки розподілених протоколів.

Високодостовірна верифікаційна рамка децентралізованого оракула

Доктор Гісель Рейс з Університету Карнегі-Меллон та доктор Бруно Вольценлогель Палео з Djed Alliance створять рамки для строгого аналізу та верифікації блокчейн-оракулів за допомогою формалізованих методів. Проект має на меті розробити всебічну бібліотеку визначень та стратегій доведення, щоб забезпечити точність та справедливість зовнішніх даних у смарт-контрактах.

Визначення вузьких місць масштабованості

Команда професора Роджера Ваттенгофера з Федеральної політехніки в Цюріху працюватиме над виявленням вузьких місць, що виникають через дефекти проектування смарт-контрактів, з метою підвищення потенціалу паралелізації блокчейн-додатків. Дослідження також вивчить вплив коригування комісій за транзакції на потенціал паралелізації.

Механізація протоколу Bullshark

Професор Ілля Сергій з Національного університету Сінгапуру використовуватиме сучасні інструменти комп'ютерної допомоги для формальної верифікації властивостей Bullshark, просуваючи розуміння консенсусного протоколу, заснованого на ациклічному орієнтованому графіку. Цей проект обіцяє стати першим механічно верифікованим моделлю консенсусного протоколу на основі DAG для досліджень розподілених систем.

BBSF: Базова структура стандартів блокчейн

Професор Генрі Ф. Корс з Університету Лігай пропонує створити стандартний формат бенчмарку для блокчейну, щоб справедливо порівнювати блокчейни L1 та рішення для розширення L2. Цей проект має на меті надати користувачам і розробникам прозоре уявлення про продуктивність ланцюга, сприяючи ухваленню обґрунтованих рішень.

Будівництво масштабованого та децентралізованого шару спільних послідовностей

Професор Мін Сук Канг з Корейського інституту науки і технологій досліджуватиме можливість використання Bullshark/Mysticeti як алгоритму спільного сортування. Це дослідження передбачає запуск кількох Rollup, які використовують Sui як шар сортування, що дозволяє їм інтерпретувати транзакції відповідно до їхніх виконуваних шарів.

використовується для місцевого ринкового ціноутворення на основі найкращих тарифів на затори

Професор Абдулає Ндьяй з Нью-Йоркського університету вивчатиме ринок місцевих зборів для оптимізації ціноутворення на основі заторів, проводячи аналогію між торгівлею заторами та транзакціями в блокчейн-мережах. Це дослідження має на меті створення ефективного механізму ціноутворення, що відображає стан заторів, для досягнення оптимального розподілу ресурсів.

SAMM: автоматичний маркет-мейкер з фрагментації

Професор Іттай Ейаль з Техніон — ізраїльського технологічного інституту розробляє нову концепцію під назвою "шардовані контракти", використовуючи кілька контрактів для підвищення рівня паралелізму. Ключовою метою цього дослідження є налаштування механізмів стимулювання постачальників ліквідності та трейдерів для підтримки кількох AMM-шардів, що дозволяє досягти повної паралелізації шардів AMM.

Приватне розкриття в механізмі конкуренції

Професор Андреа Аттар з Римського університету Тор Вергата вивчить нові підходи до проектування механізмів ринку, зосереджуючи увагу на конкуренції між продавцями за залучення обізнаних покупців. Проект має на меті поглибити розуміння ринкових дефектів через теоретичний аналіз і емпіричні дослідження, а також запропонувати політичні рекомендації.

Застосування великих мовних моделей для генерації смарт-контрактів Sui

Професори Кен Коїдінгер та Еасон Чен з Університету Карнегі-Меллона зосередяться на вирішенні викликів, пов'язаних із сучасними великими мовними моделями (LLMs) у генерації розумних контрактів Move. Дослідницька команда планує зібрати всебічний набір даних прикладів мови Move, поліпшити інженерію підказок та впровадити доопрацювання для порівняння ефективності LLM за різними методами.

COMET: Перехід до порівняльних вимірювань та рамок Move

Професор Джордж Гіагліс з Університету Нікосії проведе всебічний порівняльний аналіз між Solidity та Move з метою сприяння більш глибокому розумінню функцій та можливостей Move. Проект планує організувати ключові елементи в рамках, щоб допомогти розробникам легко перейти на використання Move для розробки.

Революційний DeFi: оптимізація ліквідності та динамічних зборів на Sui за допомогою методів глибокого навчання

Професори Рачид Геррауї та Валід Софіан з Федерального технологічного інституту Лозанни розроблять гібридну модель глибокого навчання для оптимального прогнозування діапазону в протоколі Sui DeFi. Це дослідження поєднує вдосконалені рекурентні нейронні мережі та глибоке підкріплене навчання, одночасно інтегруючи аналіз емоцій у соціальних мережах для підвищення точності прогнозів.

Оцінка прогностичної здатності волатильності SUI

Професор Ставрос Дегіанакіс з Відкритого університету Кіпру проведе дослідження ефективності алгоритму SPEC у прогнозуванні волатильності активів Sui. Дослідження буде зосереджено на активі SUI та перевірено на різних блокчейн-активах, використовуючи безкоштовно надані дані про високу частоту цін.

низькопам'ятні постквантові прозорі zkSNARKs

Доктори Бретт Фалк і Пратюш Мішра з Пенсильванського університету мають на меті розробку масштабованих zkSNARKs, щоб вирішити три основні перешкоди: часову складність доказувача, просторову складність та розмір SRS. Метою цього дослідження є надання готових до впровадження масштабованих криптографічних доказів для різних застосувань у технології блокчейн.