Оголошено новий раунд наукових досліджень фонду Sui: беруть участь провідні університети світу, 17 проектів отримали понад 420 тисяч доларів фінансування

Нещодавно Фонд Sui оприлюднив список переможців останнього туру нагород за наукові дослідження. Ця програма має на меті фінансування дослідницьких проектів, що сприяють розвитку технологій Web3, зокрема в таких сферах, як блокчейн-мережі, програмування смарт-контрактів та додатки, побудовані на базі Sui.

У цьому раунді було затверджено 17 дослідницьких пропозицій від міжнародно відомих університетів, загальна сума фінансування становить 425 000 доларів США. Серед університетів-учасників - Корейський науково-технічний інститут, Університет Лондона, Федеральна політехніка Лозанни та Національний університет Сінгапуру та інші провідні навчальні заклади світу.

Огляд нагороджених проєктів

Дослідження різноманітності децентралізованих автономних організацій ( DAO )

Дослідницька команда Корнельського університету розгляне сутність DAO, створить систему показників для вимірювання рівня децентралізації та запропонує практичні методи для посилення децентралізації всередині організації.

Адаптивний безпечний асинхронний DAG консенсусний протокол

Дослідники Університетського коледжу Лондона працюють над розробкою асинхронного орієнтованого ациклічного графа (DAG) протоколу, щоб підвищити стійкість системи до атак і адаптуватися до постійно змінюваних стратегій супротивників. Цей протокол має на меті забезпечити більшу безпеку та адаптивність, при цьому зберігаючи рівень продуктивності, близький до частково синхронізованих супротивників.

Аудит смарт-контрактів Sui на основі великих мовних моделей

Ще одна команда з Лондонського університету використає передові великі мовні моделі, такі як GPT-4 та Claude, для проведення безпеки аудиту смарт-контрактів Move на платформі Sui. Цей проект, який базується на попередньому аналізі 52 смарт-контрактів Solidity DeFi, буде далі розширено до екосистеми Sui, підкреслюючи важливість своєчасної та надійної оцінки безпеки.

Дослідження в галузі консенсусних протоколів

Проект Бернського університету проведе всебічне дослідження поточної сфери узгодження, надаючи нові погляди на криптографічні протоколи узгодження, що допоможе краще зрозуміти існуючі алгоритми та забезпечить нові ідеї для проєктування розподілених протоколів.

Високодостовірна верифікаційна рамка децентралізованих оракулів

Дослідження, проведене в партнерстві Карнегі-Меллонського університету та Djed Alliance, має на меті створення рамок для строгого аналізу та верифікації блокчейн-пророцтв за допомогою формальних методів. У цьому проекті буде використано систему управління доказами Coq для розробки всебічної бібліотеки визначень та стратегій доказів.

Виявлення вузьких місць у масштабованості блокчейну

Команда Федеральної політехнічної школи Цюріха працюватиме над виявленням вузьких місць продуктивності, що виникають через недоліки в дизайні смарт-контрактів, з метою підвищення можливостей паралельної обробки блокчейн-додатків. Дослідження також розгляне вплив коригування комісій за транзакції на потенціал паралелізації.

Формалізована верифікація протоколу Bullshark

Дослідники Національного університету Сінгапуру використовуватимуть сучасні інструменти комп'ютерної допомоги для формальної верифікації протоколу Bullshark, щоб просунути розуміння протоколів консенсусу на основі DAG і надати першу механічно верифіковану модель для досліджень розподілених систем.

Стандартна рамка бенчмаркінгу блокчейну (BBSF)

Проект Університету Ліхай спрямований на створення єдиного стандартизованого формату бенчмарку для блокчейнів, щоб справедливо порівнювати різні рівні рішень на базі блокчейн, забезпечуючи прозорі дані про продуктивність для користувачів та розробників.

Розширювальний децентралізований шар спільного сортування

Дослідження Корейського національного університету науки і технологій вивчить застосування Bullshark/Mysticeti як алгоритму спільного сортування, досліджуючи кілька рішень Rollup, що використовують Sui як шар сортування.

Оптимізація місцевих витрат на ринку ціноутворення за перевантаження

Команда Нью-Йоркського університету вивчатиме місцевий ринковий попит, щоб оптимізувати механізм ціноутворення за завантаженістю в блокчейн-мережах, з метою створення ефективної моделі ціноутворення, що відображає стан завантаженості мережі та забезпечує оптимальний розподіл ресурсів.

Система автоматизованого маркет-мейкінгу (SAMM)

Техніон, Ізраїльський технологічний інститут, розробляє нову концепцію фрагментованих контрактів, яка використовує кілька контрактів для підвищення конкурентоспроможності. Це дослідження вивчить, як налаштувати механізми стимулювання постачальників ліквідності та трейдерів для підтримки кількох фрагментів AMM, досягаючи повної паралельності фрагментованого AMM.

Розкриття приватної інформації в механізмі конкуренції

Дослідження Римського університету Тервії вивчає нові підходи до проектування ринкових механізмів, зосереджуючи увагу на конкуренції між продавцями за залучення поінформованих покупців. Проект має на меті дослідити вплив приватного розкриття інформації проектувальниками агентам на результати ринку, прагнучи надати глибоке розуміння сучасної динаміки ринку.

Генерація смарт-контрактів Sui на основі великих мовних моделей

Дослідницька команда Університету Карнегі-Меллона налаштує великі мовні моделі, використовуючи код Move та специфічні підказки Sui, щоб вирішити поточні проблеми LLM при генерації смарт-контрактів на мові Move.

COMET：Перехідний порівняльний фреймворк мови Move

Проект Університету Нікосії проведе всебічний порівняльний аналіз між мовами Solidity та Move, метою якого є сприяння глибшому розумінню функцій та можливостей Move, допомагаючи розробникам легше перейти до розробки на Move.

Оптимізація Sui DeFi на основі глибокого навчання

Дослідження Федерального політехнічного інституту Лозанни розробить гібридну модель глибокого навчання для оптимального прогнозування діапазону в протоколі Sui DeFi. Модель поєднує вдосконалені рекурентні нейронні мережі та глибоке підкріплене навчання, а також інтегрує аналіз емоцій у соціальних мережах для підвищення точності прогнозування.

Оцінка здатності прогнозування волатильності SUI

Команда Відкритого університету Кіпру дослідить ефективність алгоритму SPEC у прогнозуванні волатильності активів Sui. Дослідження використовуватиме високочастотні цінові дані, зосередившись переважно на SUI, та проведе верифікацію серед різних блокчейн-активів.

низькомеморійні постквантові прозорі zkSNARKs

Дослідження університету Пенсільванії має на меті розробку масштабованих zkSNARKs, вирішуючи одночасно три основні перешкоди: часову складність доказувача, просторову складність та розмір SRS, щоб забезпечити готові до розгортання масштабовані криптографічні рішення для різних застосувань у технології блокчейн.

Ці дослідницькі проекти охоплюють кілька передових областей технології блокчейн, від механізмів консенсусу, безпеки смарт-контрактів до децентралізованих фінансів і захисту конфіденційності, що відображає постійну прихильність Фонду Sui до просування інновацій у технології блокчейн. Підтримуючи дослідження цих провідних академічних установ, екосистема Sui має потенціал досягти проривних успіхів у майбутньому.