Annonce de la nouvelle série de prix de recherche universitaire de Sui : des universités de renom du monde entier y participent, 17 lauréats dépassent 420 000 $ US


Récemment, le Sui Academic Research Award a soutenu financièrement 17 propositions dédiées à la promotion de l’avancement des technologies liées à la blockchain.

Récemment, la Fondation Sui a annoncé les lauréats d'une nouvelle série de Sui Academic Research Awards, un programme qui finance la recherche qui promeut le développement du Web3, repoussant notamment les limites de la technologie liée aux réseaux blockchain, à la programmation de contrats intelligents et aux produits construits sur Sui. .

Au cours des deux dernières phases, la Fondation Sui a approuvé 17 projets d'universités, dont le Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), l'University College London (UCL), l'Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) et l'Université nationale de Singapour ( NUS) Propositions d'universités de renommée internationale totalisant 425 000 $ US.

🏆 Introduction aux propositions récompensées

DAO : diversité des groupes de vote

Ari Juels (Université Cornell)

Cette étude aborde la question fondamentale de ce que signifie être une organisation décentralisée et établira une mesure pour la mesurer. En établissant une organisation autonome décentralisée (DAO) pour incarner la mesure de la décentralisation, l'étude identifiera les pratiques qui peuvent améliorer la décentralisation au sein des organisations.

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Consensus du protocole DAG asynchrone adaptatif et sécurisé

Philipp Jovanovic (University College de Londres)

Cette proposition vise à développer un protocole DAG asynchrone pour augmenter la force des attaques adverses et s'adapter à l'évolution des adversaires. Contrairement aux modèles partiellement synchronisés actuels, asynchrones et vulnérables aux attaques par déni de service et aux adversaires statiques, le protocole proposé offrira une meilleure sécurité et adaptabilité tout en maintenant un niveau de performances aussi proche que possible des adversaires partiellement synchronisés.

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Audit de contrat intelligent Sui sous la direction d'un grand modèle de langage

Arthur Gervais (University College de Londres)

D'énormes améliorations dans l'audit des contrats intelligents Move peuvent être obtenues à l'aide de grands modèles linguistiques (LLM) tels que GPT-4-32k et Claude-v2-100k. L'équipe a découvert diverses vulnérabilités grâce à l'analyse préliminaire de 52 contrats intelligents Solidity DeFi, entraînant des pertes de près d'un milliard de dollars. Ce projet étend cette recherche aux contrats intelligents Sui, en mettant l'accent sur l'ingénierie opportune d'évaluations de sécurité robustes et en évaluant les performances du LLM à l'aide d'ensembles de données de référence synthétiques.

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Mapping du domaine du protocole de consensus

Christopher Cachin (Université de Berne)

En étudiant le paysage actuel du consensus, ce projet fournira de nouvelles informations sur les protocoles de consensus cryptographiques. Les résultats contribueront à une meilleure compréhension des algorithmes existants et fourniront de nouvelles structures pour la conception de protocoles distribués.

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Cadre de vérification de haute confiance pour les protocoles Oracle décentralisés

Giselle Reis (Université Carnegie Mellon)

Bruno Woltzenlogel Paléo (Alliance des grands-pères)

La proposition crée un cadre pour une analyse et une vérification rigoureuses des oracles de la blockchain via des méthodes formelles, essentielles pour garantir des données externes précises et équitables dans les contrats intelligents. Cette proposition développe des travaux antérieurs, en tirant parti des protocoles Oracle de base et des modèles commerciaux formalisés dans le système de gestion de preuves Coq, dans le but de développer une bibliothèque complète de définitions et de stratégies de preuve.

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Identifier les goulots d'étranglement en matière d'évolutivité

Roger Wattenhofer (ETH Zurich)

Cette proposition vise à augmenter le potentiel de parallélisation des applications blockchain en identifiant les goulots d'étranglement résultant de défauts de conception de contrats intelligents. Il explorera également comment l'ajustement des frais de transaction affecte le potentiel de parallélisation.

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Mécanisation du protocole Bullshark

Ilya Sergey (Université nationale de Singapour)

Cette recherche vise à vérifier formellement les propriétés de Bullshark à l'aide d'outils modernes de vérification assistée par ordinateur et à faire progresser la compréhension des protocoles de consensus basés sur des graphes acycliques dirigés. De plus, cette proposition contribuera à l’avancement de la recherche sur les systèmes distribués en fournissant le premier modèle vérifié mécaniquement d’un protocole de consensus basé sur DAG.

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BBSF : cadre standard d'analyse comparative de la blockchain

Henry F. Korth (Université Lehigh)

La proposition vise à créer un format standardisé pour les benchmarks blockchain afin de comparer équitablement les blockchains L1 ainsi que les solutions de mise à l'échelle L2. L’objectif ultime est de fournir aux utilisateurs et aux développeurs des informations transparentes sur les performances de la chaîne afin de faciliter une prise de décision éclairée.

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Création d'une couche de séquence partagée évolutive et décentralisée

Min Suk Kang (Institut coréen des sciences et technologies)

Cette proposition explorera l'utilisation de Bullshark/Mysticeti comme algorithme de tri partagé. Cela impliquera l'exécution de plusieurs Rollups en utilisant Sui comme couche de commande, leur permettant d'interpréter les transactions en fonction de leur couche d'exécution.

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Marché de frais locaux pour une tarification optimale de la congestion

Abdoulaye Ndiaye (Université de New York)

Cette étude examine les marchés de frais locaux pour optimiser la tarification de la congestion, en établissant une analogie entre la congestion des transactions et l'exécution de transactions dans les réseaux blockchain. L’objectif est d’établir un mécanisme de tarification efficace qui reflète l’état de la congestion afin d’obtenir une allocation optimale des ressources. Une analyse préliminaire de la valorisation des utilisateurs et des coûts de retard montre que la tarification de la congestion est une direction prometteuse dans la blockchain.

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SAMM : teneur de marché automatique fragmenté

Ittay Eyal (Institut israélien de technologie)

Un nouveau concept appelé contrats fragmentés est en cours de développement, qui utilise plusieurs contrats pour augmenter la concurrence. Bien que les contrats intelligents de teneur de marché automatisé (AMM) fragmentés puissent améliorer les performances, des problèmes peuvent survenir en raison de la fragmentation des liquidités et des transactions plus coûteuses. L’objectif principal est d’aligner les incitations des fournisseurs de liquidité et des traders à conserver plusieurs fragments AMM, pour obtenir un AMM fragmenté entièrement parallélisable.

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Divulgation privée dans le mécanisme de concurrence

Andrea Attar (Université de Rome Torviatta)

Explorant de nouvelles approches de conception des mécanismes de marché, cette étude se concentre sur la concurrence entre les vendeurs pour attirer des acheteurs avertis. Il étudie l'impact des divulgations privées des concepteurs aux agents sur les résultats du marché et les interactions stratégiques, dans le but de fournir un aperçu de la dynamique du marché moderne et de la concurrence. Grâce à une analyse théorique et à des recherches empiriques, le projet vise à faire progresser la compréhension des imperfections du marché et à élaborer des recommandations politiques.

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Appliquer un grand modèle de langage pour générer un contrat intelligent Sui

Ken Koedinger et Eason Chen (Université Carnegie Mellon)

Les contrats intelligents sur Sui sont rédigés dans le langage Move, ce qui pose des défis aux grands modèles de langage (LLM) actuels en raison des données de formation limitées. Cette étude vise à résoudre ce problème en affinant les LLM à l'aide de codes Move et d'invites spécifiques à Sui. Cette étude collectera un ensemble de données complet d'exemples de langage Move, améliorera l'ingénierie des indices et mettra en œuvre des réglages fins pour comparer l'efficacité du LLM selon ces méthodes.

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COMET : mesures comparatives et cadre pour la transition vers le déménagement

George Giaglis (Université de Nicosie)

Malgré une analyse approfondie de Solidity et le net changement induit par l’avènement de Move, les analyses comparatives entre Solidity et Move restent rares. L’étude complétera une analyse comparative complète entre Solidity et Move, favorisant une compréhension plus approfondie des fonctionnalités et des capacités de Move. En organisant les éléments clés dans un cadre, nous visons à faciliter la transition des développeurs vers le développement avec Move.

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DeFi révolutionnaire : une approche de deep learning pour optimiser la liquidité et les frais dynamiques sur Sui

Rachid Guerraoui et Walid Sofiane (EPFL)

La recherche développera un modèle hybride d’apprentissage profond pour une prédiction de portée optimale dans le protocole Sui DeFi. Il combine des réseaux neuronaux récurrents améliorés et un apprentissage par renforcement approfondi tout en intégrant une analyse des sentiments sur les réseaux sociaux pour améliorer la précision des prédictions. La recherche vise à améliorer la réactivité des protocoles DeFi aux changements du marché et à positionner Sui en tant que leader de la prochaine génération de protocoles DeFi.

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Évaluer la capacité prédictive de la volatilité du SUI

Stavros Degiannakis (Université ouverte de Chypre)

En économétrie, il est crucial d’évaluer l’adéquation du modèle et le pouvoir prédictif, en s’appuyant souvent sur des fonctions de perte pour évaluer l’utilité prédictive. Cette étude examinera l'efficacité de l'algorithme SPEC dans la prévision de la volatilité des actifs Sui. En utilisant des données de prix à haute fréquence disponibles gratuitement, l'étude se concentrera principalement sur le SUI et le vérifiera sur divers actifs de la blockchain.

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ZkSNARK transparents post-quantiques à faible mémoire

Brett Falk et Pratyush Mishra (Université de Pennsylvanie)

Cette recherche vise à développer des zkSNARK évolutifs en résolvant trois obstacles principaux : la complexité temporelle du prouveur, la complexité spatiale du prouveur et la taille du SRS du prouveur. L’objectif est de surmonter ces obstacles simultanément afin de fournir des preuves cryptographiques évolutives et prêtes à être déployées pour une variété d’applications de la technologie blockchain.

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