A nova rodada de prêmios de pesquisa acadêmica de Sui foi anunciada: universidades renomadas em todo o mundo participam, 17 vencedores ultrapassam US$ 420.000


Recentemente, o Sui Academic Research Award forneceu apoio financeiro para 17 propostas dedicadas a promover o avanço das tecnologias relacionadas ao blockchain.

Recentemente, a Fundação Sui anunciou os vencedores de uma nova rodada do Sui Academic Research Awards, um programa que financia pesquisas que promovem o desenvolvimento da Web3, ampliando especialmente os limites da tecnologia relacionada a redes blockchain, programação de contratos inteligentes e produtos construídos em Sui. .

Nas duas últimas fases, a Fundação Sui aprovou 17 projetos de universidades, incluindo o Instituto Avançado de Ciência e Tecnologia da Coreia (KAIST), a University College London (UCL), a Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) e a Universidade Nacional de Singapura ( NUS) Propostas de universidades de renome internacional totalizando US$ 425 mil.

🏆 Introdução às propostas premiadas

DAOs: votação sobre diversidade de grupos

Ari Juels (Universidade Cornell)

Este estudo aborda a questão fundamental do que significa ser uma organização descentralizada e estabelecerá uma métrica para medi-la. Ao estabelecer uma Organização Autónoma Descentralizada (DAO) para incorporar a medida da descentralização, o estudo identificará práticas que podem melhorar a descentralização dentro das organizações.

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Consenso do protocolo DAG assíncrono adaptável e seguro

Philipp Jovanovic (University College de Londres)

Esta proposta visa desenvolver um protocolo DAG assíncrono para aumentar a força dos ataques adversários e se adaptar às mudanças dos adversários. Ao contrário dos atuais modelos parcialmente sincronizados, que são assíncronos e vulneráveis a ataques de negação de serviço e adversários estáticos, o protocolo proposto proporcionará melhor segurança e adaptabilidade, mantendo um nível de desempenho o mais próximo possível dos adversários parcialmente sincronizados.

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Auditoria de contrato inteligente Sui sob a orientação de um modelo de linguagem grande

Arthur Gervais (University College Londres)

Grandes melhorias na auditoria de contratos inteligentes do Move podem ser alcançadas usando Large Language Models (LLMs) como GPT-4-32k e Claude-v2-100k. A equipe descobriu várias vulnerabilidades por meio de análise preliminar de 52 contratos inteligentes Solidity DeFi, resultando em perdas de quase US$ 1 bilhão. Este projeto estende esta pesquisa aos contratos inteligentes Sui, enfatizando a engenharia oportuna de avaliações de segurança robustas e avaliando o desempenho do LLM usando conjuntos de dados de benchmark sintéticos.

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Mapeando o domínio do protocolo de consenso

Christopher Cachin (Universidade de Berna)

Ao examinar o cenário atual de consenso, este projeto fornecerá novos insights sobre protocolos de consenso criptográfico. Os resultados contribuirão para uma melhor compreensão dos algoritmos existentes e fornecerão novas estruturas para o projeto de protocolos distribuídos.

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Estrutura de verificação de alta confiança para protocolos Oracle descentralizados

Giselle Reis (Universidade Carnegie Mellon)

Bruno Woltzenlogel Paleo（Aliança do Avô）

A proposta cria uma estrutura para análise e verificação rigorosas de oráculos de blockchain por meio de métodos formais, essenciais para garantir dados externos precisos e justos em contratos inteligentes. Esta proposta expande trabalhos anteriores, aproveitando protocolos oracle básicos e modelos de negócios formalizados no sistema de gerenciamento de provas Coq, com o objetivo de desenvolver uma biblioteca abrangente de definições e estratégias de provas.

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Identificar gargalos de escalabilidade

Roger Wattenhofer (ETH Zurique)

Esta proposta visa aumentar o potencial de paralelização de aplicações blockchain, identificando gargalos decorrentes de falhas de design de contratos inteligentes. Também explorará como o ajuste das taxas de transação afeta o potencial de paralelização.

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Mecanização do Protocolo Bullshark

Ilya Sergey (Universidade Nacional de Singapura)

Esta pesquisa visa verificar formalmente as propriedades do Bullshark utilizando modernas ferramentas de verificação auxiliadas por computador e avançar na compreensão de protocolos de consenso baseados em gráficos acíclicos direcionados. Além disso, esta proposta contribuirá para o avanço da pesquisa em sistemas distribuídos, fornecendo o primeiro modelo verificado mecanicamente de um protocolo de consenso baseado em DAG.

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BBSF: Estrutura Padrão de Benchmarking de Blockchain

Henry F. Korth (Universidade de Lehigh)

A proposta visa criar um formato padronizado para benchmarks de blockchain para comparar de forma justa blockchains L1, bem como soluções de escalonamento L2. O objetivo final é fornecer aos usuários e desenvolvedores insights transparentes sobre o desempenho da cadeia para facilitar a tomada de decisões informadas.

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Construindo uma camada de sequência compartilhada escalonável e descentralizada

Min Suk Kang (Instituto Coreano de Ciência e Tecnologia)

Esta proposta irá explorar o uso de Bullshark/Mysticeti como um algoritmo de classificação compartilhada. Isso envolverá a execução de vários Rollups usando Sui como camada de pedido, permitindo-lhes interpretar transações com base em sua camada de execução.

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Mercado de taxas locais para preços ideais de congestionamento

Abdoulaye Ndiaye (Universidade de Nova York)

Este estudo investiga os mercados de taxas locais para otimizar o preço do congestionamento, traçando uma analogia entre o congestionamento de transações e a execução de transações em redes blockchain. O objetivo é estabelecer um mecanismo de preços eficaz que reflita o status de congestionamento para alcançar a alocação ideal de recursos. A análise preliminar da avaliação do usuário e dos custos de atraso mostra o preço do congestionamento como uma direção promissora no blockchain.

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SAMM: Market Maker Automático Fragmentado

Ittay Eyal (Instituto de Tecnologia de Israel)

Um novo conceito chamado contratos fragmentados está sendo desenvolvido, que utiliza múltiplos contratos para aumentar a simultaneidade. Embora os contratos inteligentes fragmentados do Automated Market Maker (AMM) possam melhorar o desempenho, podem surgir desafios devido à fragmentação da liquidez e às transações de custos mais elevados. O principal objetivo é alinhar os incentivos dos provedores de liquidez e comerciantes para manter vários fragmentos de AMM, alcançando um AMM fragmentado totalmente paralelizável.

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Divulgação Privada no Mecanismo de Concorrência

Andrea Attar (Universidade de Roma Torviatta)

Explorando novas abordagens à concepção de mecanismos de mercado, este estudo centra-se na concorrência entre vendedores para atrair compradores informados. Investiga o impacto das divulgações privadas dos designers aos agentes sobre os resultados do mercado e as interações estratégicas, com o objetivo de fornecer insights sobre a dinâmica e a concorrência do mercado moderno. Através de análises teóricas e pesquisas empíricas, o projeto visa avançar na compreensão das imperfeições do mercado e desenvolver recomendações políticas.

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Aplicar modelo de linguagem grande para gerar contrato inteligente Sui

Ken Koedinger e Eason Chen (Universidade Carnegie Mellon)

Os contratos inteligentes no Sui são escritos na linguagem Move, o que representa desafios para os atuais grandes modelos de linguagem (LLMs) devido aos dados de treinamento limitados. Este estudo visa resolver este problema ajustando LLMs usando códigos Move e prompts específicos do Sui. Este estudo coletará um conjunto de dados abrangente de exemplos de linguagem Move, aprimorará a engenharia de dicas e implementará o ajuste fino para comparar a eficácia do LLM sob esses métodos.

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COMET: Métricas Comparativas e Estrutura para Transição para Mudança

George Giaglis (Universidade de Nicósia)

Apesar da extensa análise do Solidity e de uma clara mudança provocada pelo advento do Move, as análises comparativas entre Solidity e Move permanecem raras. O estudo completará uma análise comparativa abrangente entre Solidity e Move, promovendo uma compreensão mais profunda das funcionalidades e capacidades do Move. Ao organizar os elementos-chave em uma estrutura, pretendemos facilitar a transição dos desenvolvedores para o desenvolvimento com o Move.

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DeFi revolucionário: uma abordagem de aprendizagem profunda para otimizar a liquidez e taxas dinâmicas no Sui

Rachid Guerraoui e Walid Sofiane (EPFL)

A pesquisa desenvolverá um modelo híbrido de aprendizagem profunda para previsão de alcance ideal no protocolo Sui DeFi. Ele combina redes neurais recorrentes aprimoradas e aprendizado de reforço profundo, ao mesmo tempo que integra análise de sentimento de mídia social para melhorar a precisão das previsões. A pesquisa visa melhorar a capacidade de resposta dos protocolos DeFi às mudanças do mercado e posicionar Sui como líder na próxima geração de protocolos DeFi.

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Avalie a capacidade preditiva da volatilidade do SUI

Stavros Degiannakis (Universidade Aberta de Chipre)

Em econometria, é crucial avaliar a adequação do modelo e o poder preditivo, muitas vezes contando com funções de perda para avaliar a utilidade preditiva. Este estudo investigará a eficácia do algoritmo SPEC na previsão da volatilidade dos ativos Sui. Utilizando dados de preços de alta frequência disponíveis gratuitamente, o estudo se concentrará principalmente na SUI e a verificará em vários ativos de blockchain.

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ZkSNARKs transparentes pós-quânticos com baixa memória

Brett Falk e Pratyush Mishra (Universidade da Pensilvânia)

Esta pesquisa visa desenvolver zkSNARKs escaláveis, resolvendo três obstáculos principais: complexidade do tempo do provador, complexidade do espaço do provador e tamanho do SRS do provador. O objetivo é superar essas barreiras simultaneamente para fornecer provas criptográficas escalonáveis e prontas para implantação para uma variedade de aplicações na tecnologia blockchain.

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