Se anuncia una nueva ronda de premios de investigación académica de la Fundación Sui: participan universidades de élite de todo el mundo, 17 proyectos reciben más de 420,000 dólares en financiación.
Recientemente, la Fundación Sui anunció la lista de ganadores de la última ronda de premios de investigación académica. Este programa tiene como objetivo financiar proyectos de investigación que promuevan el desarrollo de tecnología Web3, especialmente en áreas como redes blockchain, programación de contratos inteligentes y aplicaciones construidas sobre Sui.
En esta ronda, un total de 17 propuestas de investigación de universidades internacionales de renombre han sido aprobadas, con un monto total de financiación de 425,000 dólares. Las universidades participantes incluyen la Universidad de Ciencia y Tecnología de Corea, el University College London, la Escuela Politécnica Federal de Lausana y la Universidad Nacional de Singapur, entre otras instituciones de élite a nivel mundial.
Resumen de proyectos ganadores
Estudio sobre la diversidad de organizaciones autónomas descentralizadas ( DAO )
El equipo de investigación de la Universidad de Cornell explorará el significado esencial de las DAO, establecerá un sistema de indicadores para medir el grado de descentralización y propondrá métodos prácticos para mejorar la descentralización dentro de las organizaciones.
Protocolo de consenso DAG asíncrono seguro y adaptativo
Los investigadores del University College London están dedicados al desarrollo de un protocolo de gráfico acíclico dirigido asíncrono (DAG), para mejorar la capacidad del sistema para resistir ataques y adaptarse a las estrategias cambiantes de los oponentes. Este protocolo está diseñado para ofrecer mayor seguridad y adaptabilidad, manteniendo al mismo tiempo un nivel de rendimiento cercano al de oponentes parcialmente sincronizados.
Auditoría de contratos inteligentes Sui basada en modelos de lenguaje grandes
Otro equipo de University College London utilizará modelos de lenguaje avanzados como GPT-4 y Claude para realizar auditorías de seguridad en los contratos inteligentes Move en la plataforma Sui. Este proyecto, basado en un análisis preliminar de 52 contratos DeFi en Solidity, se expandirá aún más al ecosistema de Sui, enfatizando la importancia de realizar evaluaciones de seguridad sólidas de manera oportuna.
Investigación en el campo de los protocolos de consenso
El proyecto de la Universidad de Berna realizará una investigación exhaustiva en el campo de los protocolos de consenso actuales, proporcionando nuevas perspectivas sobre los protocolos de consenso criptográficos, lo que ayudará a comprender mejor los algoritmos existentes y a ofrecer nuevas ideas para el diseño de protocolos distribuidos.
Marco de verificación de alta confianza para oráculos descentralizados
La investigación realizada en colaboración entre la Universidad Carnegie Mellon y la Alianza Djed tiene como objetivo crear un marco para analizar y verificar rigurosamente los oráculos de blockchain a través de métodos formales. Este proyecto utilizará el sistema de gestión de pruebas Coq para desarrollar una biblioteca completa de definiciones y estrategias de prueba.
Identificación de cuellos de botella en la escalabilidad de blockchain
El equipo del Instituto Federal Suizo de Tecnología de Zúrich se dedicará a identificar los cuellos de botella en el rendimiento derivados de defectos de diseño de contratos inteligentes, con el fin de mejorar la capacidad de procesamiento paralelo de las aplicaciones de blockchain. La investigación también explorará el impacto del ajuste de tarifas de transacción en el potencial de paralelización.
Verificación formal del protocolo Bullshark
Investigadores de la Universidad Nacional de Singapur utilizarán herramientas modernas de verificación asistida por computadora para llevar a cabo la verificación formal del protocolo Bullshark, avanzando en la comprensión de protocolos de consenso basados en DAG y proporcionando el primer modelo verificado mecánicamente para la investigación en sistemas distribuidos.
Marco de estándares de referencia de blockchain(BBSF)
El proyecto de la Universidad de Lehigh tiene como objetivo crear un formato de estandarización de referencia de blockchain unificado para comparar de manera justa las soluciones de blockchain de diferentes niveles, proporcionando a los usuarios y desarrolladores una visión transparente del rendimiento.
capa de clasificación compartida descentralizada y escalable
La investigación del Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea explorará la aplicación de Bullshark/Mysticeti como un algoritmo de ordenación compartido, investigando múltiples soluciones Rollup que utilizan Sui como capa de ordenación.
Optimización de tarifas locales para la congestión del mercado de precios
El equipo de la Universidad de Nueva York estudiará el mercado de tarifas locales para optimizar el mecanismo de precios por congestión de la red blockchain, con el objetivo de establecer un modelo de precios efectivo que refleje el estado de congestión de la red y lograr la mejor asignación de recursos.
Proveedor de liquidez automática en fragmentos (SAMM)
El Instituto Tecnológico de Israel está desarrollando un nuevo concepto de contrato de fragmentación, que utiliza múltiples contratos para mejorar la concurrencia. Esta investigación explorará cómo ajustar los mecanismos de incentivos para los proveedores de liquidez y los comerciantes, con el fin de mantener múltiples fragmentos AMM y lograr una fragmentación AMM completamente paralelizable.
Divulgación de información privada en mecanismos de competencia
La investigación de la Universidad de Roma Tor Vergata explora nuevos enfoques para el diseño de mecanismos de mercado, centrándose en la competencia entre vendedores para atraer a compradores informados. El proyecto investigará el impacto de la divulgación privada de información por parte de los diseñadores a los agentes sobre los resultados del mercado, con el objetivo de proporcionar una visión profunda de la dinámica del mercado moderno.
Generación de contratos inteligentes Sui basados en modelos de lenguaje de gran tamaño
El equipo de investigación de la Universidad Carnegie Mellon ajustará modelos de lenguaje grandes utilizando código Move y sugerencias específicas de Sui para abordar los desafíos que enfrentan los LLM actuales al generar contratos inteligentes en el lenguaje Move.
COMET: Marco de transición del lenguaje Move
El proyecto de la Universidad de Nicosia realizará un análisis comparativo exhaustivo entre los lenguajes Solidity y Move, con el objetivo de facilitar una comprensión profunda de las funcionalidades y capacidades de Move, ayudando a los desarrolladores a transitar más fácilmente al desarrollo en Move.
Optimización de Sui DeFi basada en aprendizaje profundo
La investigación del Instituto Federal Suizo de Tecnología en Lausana desarrollará un modelo de aprendizaje profundo híbrido para la predicción de rangos óptimos en el protocolo Sui DeFi. Este modelo combina redes neuronales recurrentes mejoradas y aprendizaje por refuerzo profundo, integrando al mismo tiempo el análisis de sentimientos en redes sociales para mejorar la precisión de las predicciones.
Evaluación de la capacidad de predicción de la volatilidad de SUI
El equipo de la Universidad Abierta de Chipre investigará la efectividad del algoritmo SPEC en la predicción de la volatilidad de los activos Sui. Este estudio utilizará datos de precios de alta frecuencia, centrándose principalmente en SUI, y se validará en múltiples activos de blockchain.
zkSNARKs transparentes de poscuántica de baja memoria
La investigación de la Universidad de Pensilvania tiene como objetivo desarrollar zkSNARKs escalables, abordando simultáneamente tres obstáculos principales: la complejidad temporal del probador, la complejidad espacial y el tamaño de SRS, para proporcionar soluciones de prueba criptográfica escalables listas para la implementación en diversas aplicaciones de tecnología blockchain.
Estos proyectos de investigación abarcan múltiples áreas de vanguardia de la tecnología blockchain, desde mecanismos de consenso, seguridad de contratos inteligentes hasta finanzas descentralizadas y protección de la privacidad, reflejando el compromiso continuo de la Fundación Sui con la innovación en tecnología blockchain. Al apoyar la investigación de estas principales instituciones académicas, se espera que el ecosistema Sui logre avances innovadores en el futuro.
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SmartContractRebel
· hace20h
¿42 mil dólares para entrar en estas universidades de élite? Es una broma.
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SchrödingersNode
· hace23h
¡Eh! Qué feo comes, el financiamiento dentro y fuera no sirve de nada.
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AirdropworkerZhang
· hace23h
Este dinero realmente no es suficiente para hacer unos cuantos KDA.
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NoodlesOrTokens
· hace23h
¿Solo 420,000 dólares y ya se ha inflado?
Mira cuánto se donó para la investigación académica de BTC.
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GhostWalletSleuth
· hace23h
La financiación de la investigación es tan escasa que ni siquiera cubre mi gasto de gas por un día.
La Fundación Sui distribuye 420,000 dólares en premios de investigación académica, seleccionando 17 de las mejores universidades del mundo.
Se anuncia una nueva ronda de premios de investigación académica de la Fundación Sui: participan universidades de élite de todo el mundo, 17 proyectos reciben más de 420,000 dólares en financiación.
Recientemente, la Fundación Sui anunció la lista de ganadores de la última ronda de premios de investigación académica. Este programa tiene como objetivo financiar proyectos de investigación que promuevan el desarrollo de tecnología Web3, especialmente en áreas como redes blockchain, programación de contratos inteligentes y aplicaciones construidas sobre Sui.
En esta ronda, un total de 17 propuestas de investigación de universidades internacionales de renombre han sido aprobadas, con un monto total de financiación de 425,000 dólares. Las universidades participantes incluyen la Universidad de Ciencia y Tecnología de Corea, el University College London, la Escuela Politécnica Federal de Lausana y la Universidad Nacional de Singapur, entre otras instituciones de élite a nivel mundial.
Resumen de proyectos ganadores
Estudio sobre la diversidad de organizaciones autónomas descentralizadas ( DAO )
El equipo de investigación de la Universidad de Cornell explorará el significado esencial de las DAO, establecerá un sistema de indicadores para medir el grado de descentralización y propondrá métodos prácticos para mejorar la descentralización dentro de las organizaciones.
Protocolo de consenso DAG asíncrono seguro y adaptativo
Los investigadores del University College London están dedicados al desarrollo de un protocolo de gráfico acíclico dirigido asíncrono (DAG), para mejorar la capacidad del sistema para resistir ataques y adaptarse a las estrategias cambiantes de los oponentes. Este protocolo está diseñado para ofrecer mayor seguridad y adaptabilidad, manteniendo al mismo tiempo un nivel de rendimiento cercano al de oponentes parcialmente sincronizados.
Auditoría de contratos inteligentes Sui basada en modelos de lenguaje grandes
Otro equipo de University College London utilizará modelos de lenguaje avanzados como GPT-4 y Claude para realizar auditorías de seguridad en los contratos inteligentes Move en la plataforma Sui. Este proyecto, basado en un análisis preliminar de 52 contratos DeFi en Solidity, se expandirá aún más al ecosistema de Sui, enfatizando la importancia de realizar evaluaciones de seguridad sólidas de manera oportuna.
Investigación en el campo de los protocolos de consenso
El proyecto de la Universidad de Berna realizará una investigación exhaustiva en el campo de los protocolos de consenso actuales, proporcionando nuevas perspectivas sobre los protocolos de consenso criptográficos, lo que ayudará a comprender mejor los algoritmos existentes y a ofrecer nuevas ideas para el diseño de protocolos distribuidos.
Marco de verificación de alta confianza para oráculos descentralizados
La investigación realizada en colaboración entre la Universidad Carnegie Mellon y la Alianza Djed tiene como objetivo crear un marco para analizar y verificar rigurosamente los oráculos de blockchain a través de métodos formales. Este proyecto utilizará el sistema de gestión de pruebas Coq para desarrollar una biblioteca completa de definiciones y estrategias de prueba.
Identificación de cuellos de botella en la escalabilidad de blockchain
El equipo del Instituto Federal Suizo de Tecnología de Zúrich se dedicará a identificar los cuellos de botella en el rendimiento derivados de defectos de diseño de contratos inteligentes, con el fin de mejorar la capacidad de procesamiento paralelo de las aplicaciones de blockchain. La investigación también explorará el impacto del ajuste de tarifas de transacción en el potencial de paralelización.
Verificación formal del protocolo Bullshark
Investigadores de la Universidad Nacional de Singapur utilizarán herramientas modernas de verificación asistida por computadora para llevar a cabo la verificación formal del protocolo Bullshark, avanzando en la comprensión de protocolos de consenso basados en DAG y proporcionando el primer modelo verificado mecánicamente para la investigación en sistemas distribuidos.
Marco de estándares de referencia de blockchain(BBSF)
El proyecto de la Universidad de Lehigh tiene como objetivo crear un formato de estandarización de referencia de blockchain unificado para comparar de manera justa las soluciones de blockchain de diferentes niveles, proporcionando a los usuarios y desarrolladores una visión transparente del rendimiento.
capa de clasificación compartida descentralizada y escalable
La investigación del Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea explorará la aplicación de Bullshark/Mysticeti como un algoritmo de ordenación compartido, investigando múltiples soluciones Rollup que utilizan Sui como capa de ordenación.
Optimización de tarifas locales para la congestión del mercado de precios
El equipo de la Universidad de Nueva York estudiará el mercado de tarifas locales para optimizar el mecanismo de precios por congestión de la red blockchain, con el objetivo de establecer un modelo de precios efectivo que refleje el estado de congestión de la red y lograr la mejor asignación de recursos.
Proveedor de liquidez automática en fragmentos (SAMM)
El Instituto Tecnológico de Israel está desarrollando un nuevo concepto de contrato de fragmentación, que utiliza múltiples contratos para mejorar la concurrencia. Esta investigación explorará cómo ajustar los mecanismos de incentivos para los proveedores de liquidez y los comerciantes, con el fin de mantener múltiples fragmentos AMM y lograr una fragmentación AMM completamente paralelizable.
Divulgación de información privada en mecanismos de competencia
La investigación de la Universidad de Roma Tor Vergata explora nuevos enfoques para el diseño de mecanismos de mercado, centrándose en la competencia entre vendedores para atraer a compradores informados. El proyecto investigará el impacto de la divulgación privada de información por parte de los diseñadores a los agentes sobre los resultados del mercado, con el objetivo de proporcionar una visión profunda de la dinámica del mercado moderno.
Generación de contratos inteligentes Sui basados en modelos de lenguaje de gran tamaño
El equipo de investigación de la Universidad Carnegie Mellon ajustará modelos de lenguaje grandes utilizando código Move y sugerencias específicas de Sui para abordar los desafíos que enfrentan los LLM actuales al generar contratos inteligentes en el lenguaje Move.
COMET: Marco de transición del lenguaje Move
El proyecto de la Universidad de Nicosia realizará un análisis comparativo exhaustivo entre los lenguajes Solidity y Move, con el objetivo de facilitar una comprensión profunda de las funcionalidades y capacidades de Move, ayudando a los desarrolladores a transitar más fácilmente al desarrollo en Move.
Optimización de Sui DeFi basada en aprendizaje profundo
La investigación del Instituto Federal Suizo de Tecnología en Lausana desarrollará un modelo de aprendizaje profundo híbrido para la predicción de rangos óptimos en el protocolo Sui DeFi. Este modelo combina redes neuronales recurrentes mejoradas y aprendizaje por refuerzo profundo, integrando al mismo tiempo el análisis de sentimientos en redes sociales para mejorar la precisión de las predicciones.
Evaluación de la capacidad de predicción de la volatilidad de SUI
El equipo de la Universidad Abierta de Chipre investigará la efectividad del algoritmo SPEC en la predicción de la volatilidad de los activos Sui. Este estudio utilizará datos de precios de alta frecuencia, centrándose principalmente en SUI, y se validará en múltiples activos de blockchain.
zkSNARKs transparentes de poscuántica de baja memoria
La investigación de la Universidad de Pensilvania tiene como objetivo desarrollar zkSNARKs escalables, abordando simultáneamente tres obstáculos principales: la complejidad temporal del probador, la complejidad espacial y el tamaño de SRS, para proporcionar soluciones de prueba criptográfica escalables listas para la implementación en diversas aplicaciones de tecnología blockchain.
Estos proyectos de investigación abarcan múltiples áreas de vanguardia de la tecnología blockchain, desde mecanismos de consenso, seguridad de contratos inteligentes hasta finanzas descentralizadas y protección de la privacidad, reflejando el compromiso continuo de la Fundación Sui con la innovación en tecnología blockchain. Al apoyar la investigación de estas principales instituciones académicas, se espera que el ecosistema Sui logre avances innovadores en el futuro.
Mira cuánto se donó para la investigación académica de BTC.