Новий раунд нагороди Sui за академічні дослідження оголошено: участь беруть відомі університети світу, 17 проектів отримали фінансування понад 420 тисяч доларів США
Фонд Sui нещодавно оголосив список переможців нового туру премії Sui за академічні дослідження. Ця програма має на меті фінансувати дослідження, які сприяють розвитку Web3, зокрема, просуванню технологічних меж, пов'язаних з блокчейн-мережами, програмуванням смарт-контрактів та продуктами, побудованими на основі Sui.
Протягом останніх двох етапів Фонд Sui затвердив 17 пропозицій від кількох міжнародно відомих університетів, загальна сума фінансування становить 425 000 доларів США. Участь беруть такі університети, як Корейський науково-технічний інститут(KAIST), Лондонський університетський коледж(UCL), Федеральна політехнічна школа Лозанни(EPFL) та Національний університет Сінгапуру(NUS).
Огляд нагороджених пропозицій
DAOs: різноманітність голосуючих груп
Дослідження, яке очолює професор Арі Джуелс з Корнельського університету, має на меті вирішення сутнісних проблем децентралізованих організацій. Цей проект створить показники для вимірювання ступеня децентралізації DAO та досліджує практичні способи підвищення децентралізації всередині організації.
Філіпп Йованович з Лондонського університету запропонував розробити асинхронний DAG-протокол для підвищення стійкості до атак і адаптації до постійно змінюваних супротивників. Цей протокол призначений для забезпечення кращої безпеки та адаптивності, зберігаючи при цьому рівень продуктивності, близький до частково синхронних супротивників.
Аудит смарт-контрактів Sui під керівництвом великих мовних моделей
Команда Артура Джервейса з Лондонського університету планує використовувати великі мовні моделі, такі як GPT-4-32k та Claude-v2-100k, для покращення аудиту смарт-контрактів Move. Проект буде розширено на смарт-контракти Sui, підкреслюючи необхідність своєчасного проведення надійної оцінки безпеки.
відображення області консенсусного протоколу
Професор Христофор Качин з Університету Берна буде досліджувати поточну область консенсусу, щоб надати нові уявлення про криптографічні протоколи консенсусу, що допоможе краще зрозуміти існуючі алгоритми та забезпечити нову структуру для проектування розподілених протоколів.
Високонадійна верифікаційна рамка для децентралізованого oracle-протоколу
Гізель Рейс з Університету Карнегі-Меллона та Бруно Вольценлогель Палео з Djed Alliance створять рамки для строгого аналізу та верифікації блокчейн-пророків за допомогою формальних методів, щоб забезпечити точність та справедливість зовнішніх даних у смарт-контрактах.
Визначення вузьких місць масштабованості
Професор Роджер Ваттенхофер з Федеральної політехнічної школи Цюріха вивчатиме ідентифікацію вузьких місць, що виникають через дефекти дизайну смарт-контрактів, з метою підвищення потенціалу паралелізації блокчейн-додатків та вивчення впливу коригування комісій за транзакції на паралелізацію.
Механізований протокол Bullshark
Професор Ілля Сергій з Національного університету Сінгапуру використовуватиме сучасні інструменти комп'ютерної допомоги для формальної перевірки властивостей Bullshark, просуваючи розуміння консенсусних протоколів на основі DAG.
BBSF: Стандартний рамковий стандарт для блокчейну
Професор Генрі Ф. Корт з Університету Лігай пропонує створити стандартний формат бенчмарку для блокчейну, щоб чесно порівнювати L1 блокчейни та L2 рішення щодо масштабування, надаючи користувачам і розробникам прозоре уявлення про продуктивність ланцюга.
Побудова масштабованого та децентралізованого шару спільних послідовностей
Професор Мін Сук Канг з Корейського інституту науки і технологій досліджуватиме використання Bullshark/Mysticeti в якості алгоритму спільного сортувальника, що передбачає запуск кількох Rollup, які використовують Sui в якості сортувального шару.
використовується для місцевого ринку зборів оптимального ціноутворення на затори
Професор Абдулає Ндіайє з Нью-Йоркського університету буде вивчати ринок місцевих зборів для оптимізації ціноутворення за заторами, створюючи ефективний механізм ціноутворення, який відображає стан заторів, щоб досягти оптимального розподілу ресурсів.
SAMM: автоматичний маркет-мейкер на основі шардів
Професор Іттай Ейал з Техніон - Ізраїльського технологічного інституту розробляє концепцію фрагментних контрактів, використовуючи кілька контрактів для збільшення паралельності. Цей проєкт має на меті налаштування стимулів для постачальників ліквідності та трейдерів, щоб підтримувати кілька фрагментів AMM.
Приватне розкриття в механізмі конкуренції
Професор Андреа Аттар з Університету Ромато́рвіята досліджуватиме нові підходи до проектування механізмів ринку, вивчаючи вплив приватного розкриття інформації дизайнерами агентам на результати ринку та стратегічну взаємодію.
застосування великих мовних моделей для генерування смарт-контрактів Sui
Кен Кодінгер та Ісон Чен з Університету Карнегі-Меллон досліджуватимуть, як налаштувати великі мовні моделі за допомогою коду Move та специфічних підказок Sui, щоб покращити генерацію смарт-контрактів Sui.
COMET: перехід до порівняльних вимірювань та рамок Move
Професор Джордж Джіагліс з Університету Нікосії проведе всебічний порівняльний аналіз між Solidity і Move, що сприятиме глибшому розумінню функцій та можливостей Move.
Революційний DeFi: оптимізація ліквідності та динамічних комісій на Sui за допомогою глибокого навчання
Рачид Герауи та Валід Софіан з Федеральної політехнічної школи Лозанни розроблять гібридну модель глибокого навчання для оптимального прогнозування діапазону в протоколі Sui DeFi, що має на меті підвищити здатність протоколу DeFi реагувати на зміни ринку.
Оцінка здатності прогнозування волатильності SUI
Професор Ставрос Дегіанакіс з Відкритого університету Кіпру досліджуватиме ефективність алгоритму SPEC у прогнозуванні волатильності активів Sui, зосереджуючись переважно на активі SUI.
низькопам'ятні постквантові прозорі zkSNARKs
Бретт Фалк і Пратйуш Мішра з університету Пенсильванії працюватимуть над розробкою масштабованих zkSNARK, вирішуючи основні бар'єри, такі як часові та просторові складності доказувача та розмір SRS.
Ці дослідницькі проекти охоплюють кілька ключових областей технології блокчейн, від алгоритмів консенсусу до безпеки смарт-контрактів, а також оптимізації DeFi та захисту конфіденційності. Підтримуючи ці передові дослідження, фонд Sui має на меті сприяти технологічному прогресу та інноваціям у всій індустрії блокчейн.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Sui наукова дослідницька премія знову сприяє інноваціям Web3, 17 проектів отримали 425000 доларів США фінансування
Новий раунд нагороди Sui за академічні дослідження оголошено: участь беруть відомі університети світу, 17 проектів отримали фінансування понад 420 тисяч доларів США
Фонд Sui нещодавно оголосив список переможців нового туру премії Sui за академічні дослідження. Ця програма має на меті фінансувати дослідження, які сприяють розвитку Web3, зокрема, просуванню технологічних меж, пов'язаних з блокчейн-мережами, програмуванням смарт-контрактів та продуктами, побудованими на основі Sui.
Протягом останніх двох етапів Фонд Sui затвердив 17 пропозицій від кількох міжнародно відомих університетів, загальна сума фінансування становить 425 000 доларів США. Участь беруть такі університети, як Корейський науково-технічний інститут(KAIST), Лондонський університетський коледж(UCL), Федеральна політехнічна школа Лозанни(EPFL) та Національний університет Сінгапуру(NUS).
Огляд нагороджених пропозицій
DAOs: різноманітність голосуючих груп
Дослідження, яке очолює професор Арі Джуелс з Корнельського університету, має на меті вирішення сутнісних проблем децентралізованих організацій. Цей проект створить показники для вимірювання ступеня децентралізації DAO та досліджує практичні способи підвищення децентралізації всередині організації.
адаптивний безпечний асинхронний DAG-протокол консенсусу
Філіпп Йованович з Лондонського університету запропонував розробити асинхронний DAG-протокол для підвищення стійкості до атак і адаптації до постійно змінюваних супротивників. Цей протокол призначений для забезпечення кращої безпеки та адаптивності, зберігаючи при цьому рівень продуктивності, близький до частково синхронних супротивників.
Аудит смарт-контрактів Sui під керівництвом великих мовних моделей
Команда Артура Джервейса з Лондонського університету планує використовувати великі мовні моделі, такі як GPT-4-32k та Claude-v2-100k, для покращення аудиту смарт-контрактів Move. Проект буде розширено на смарт-контракти Sui, підкреслюючи необхідність своєчасного проведення надійної оцінки безпеки.
відображення області консенсусного протоколу
Професор Христофор Качин з Університету Берна буде досліджувати поточну область консенсусу, щоб надати нові уявлення про криптографічні протоколи консенсусу, що допоможе краще зрозуміти існуючі алгоритми та забезпечити нову структуру для проектування розподілених протоколів.
Високонадійна верифікаційна рамка для децентралізованого oracle-протоколу
Гізель Рейс з Університету Карнегі-Меллона та Бруно Вольценлогель Палео з Djed Alliance створять рамки для строгого аналізу та верифікації блокчейн-пророків за допомогою формальних методів, щоб забезпечити точність та справедливість зовнішніх даних у смарт-контрактах.
Визначення вузьких місць масштабованості
Професор Роджер Ваттенхофер з Федеральної політехнічної школи Цюріха вивчатиме ідентифікацію вузьких місць, що виникають через дефекти дизайну смарт-контрактів, з метою підвищення потенціалу паралелізації блокчейн-додатків та вивчення впливу коригування комісій за транзакції на паралелізацію.
Механізований протокол Bullshark
Професор Ілля Сергій з Національного університету Сінгапуру використовуватиме сучасні інструменти комп'ютерної допомоги для формальної перевірки властивостей Bullshark, просуваючи розуміння консенсусних протоколів на основі DAG.
BBSF: Стандартний рамковий стандарт для блокчейну
Професор Генрі Ф. Корт з Університету Лігай пропонує створити стандартний формат бенчмарку для блокчейну, щоб чесно порівнювати L1 блокчейни та L2 рішення щодо масштабування, надаючи користувачам і розробникам прозоре уявлення про продуктивність ланцюга.
Побудова масштабованого та децентралізованого шару спільних послідовностей
Професор Мін Сук Канг з Корейського інституту науки і технологій досліджуватиме використання Bullshark/Mysticeti в якості алгоритму спільного сортувальника, що передбачає запуск кількох Rollup, які використовують Sui в якості сортувального шару.
використовується для місцевого ринку зборів оптимального ціноутворення на затори
Професор Абдулає Ндіайє з Нью-Йоркського університету буде вивчати ринок місцевих зборів для оптимізації ціноутворення за заторами, створюючи ефективний механізм ціноутворення, який відображає стан заторів, щоб досягти оптимального розподілу ресурсів.
SAMM: автоматичний маркет-мейкер на основі шардів
Професор Іттай Ейал з Техніон - Ізраїльського технологічного інституту розробляє концепцію фрагментних контрактів, використовуючи кілька контрактів для збільшення паралельності. Цей проєкт має на меті налаштування стимулів для постачальників ліквідності та трейдерів, щоб підтримувати кілька фрагментів AMM.
Приватне розкриття в механізмі конкуренції
Професор Андреа Аттар з Університету Ромато́рвіята досліджуватиме нові підходи до проектування механізмів ринку, вивчаючи вплив приватного розкриття інформації дизайнерами агентам на результати ринку та стратегічну взаємодію.
застосування великих мовних моделей для генерування смарт-контрактів Sui
Кен Кодінгер та Ісон Чен з Університету Карнегі-Меллон досліджуватимуть, як налаштувати великі мовні моделі за допомогою коду Move та специфічних підказок Sui, щоб покращити генерацію смарт-контрактів Sui.
COMET: перехід до порівняльних вимірювань та рамок Move
Професор Джордж Джіагліс з Університету Нікосії проведе всебічний порівняльний аналіз між Solidity і Move, що сприятиме глибшому розумінню функцій та можливостей Move.
Революційний DeFi: оптимізація ліквідності та динамічних комісій на Sui за допомогою глибокого навчання
Рачид Герауи та Валід Софіан з Федеральної політехнічної школи Лозанни розроблять гібридну модель глибокого навчання для оптимального прогнозування діапазону в протоколі Sui DeFi, що має на меті підвищити здатність протоколу DeFi реагувати на зміни ринку.
Оцінка здатності прогнозування волатильності SUI
Професор Ставрос Дегіанакіс з Відкритого університету Кіпру досліджуватиме ефективність алгоритму SPEC у прогнозуванні волатильності активів Sui, зосереджуючись переважно на активі SUI.
низькопам'ятні постквантові прозорі zkSNARKs
Бретт Фалк і Пратйуш Мішра з університету Пенсильванії працюватимуть над розробкою масштабованих zkSNARK, вирішуючи основні бар'єри, такі як часові та просторові складності доказувача та розмір SRS.
Ці дослідницькі проекти охоплюють кілька ключових областей технології блокчейн, від алгоритмів консенсусу до безпеки смарт-контрактів, а також оптимізації DeFi та захисту конфіденційності. Підтримуючи ці передові дослідження, фонд Sui має на меті сприяти технологічному прогресу та інноваціям у всій індустрії блокчейн.