Resultados del último Premio de Investigación Académica Sui: Participan universidades de élite de todo el mundo, 17 proyectos reciben 420,000 dólares en financiación.

Recientemente, la Fundación Sui publicó la lista de ganadores de la nueva ronda de premios de investigación académica. Este programa tiene como objetivo financiar proyectos de investigación que impulsen el desarrollo de Web3, especialmente tecnologías de vanguardia relacionadas con redes blockchain, programación de contratos inteligentes y productos construidos sobre Sui.

En las dos etapas anteriores, un total de 17 propuestas de universidades de renombre internacional han sido aprobadas, con un monto total de financiamiento de 425,000 dólares. Las universidades participantes incluyen el Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea, el University College London, la Escuela Politécnica Federal de Lausana y la Universidad Nacional de Singapur, entre otras.

Resumen de proyectos ganadores

DAOs: Estudio sobre la diversidad de grupos de votación

El profesor Ari Juels de la Universidad de Cornell se dedicará a investigar la naturaleza de las organizaciones descentralizadas, establecer métricas para medir el grado de descentralización de las DAO y explorar métodos prácticos para mejorar la descentralización dentro de las organizaciones.

Protocolo de consenso DAG asíncrono seguro y adaptable

El equipo de Philipp Jovanovic de University College London planea desarrollar un protocolo DAG asíncrono para mejorar la resistencia a ataques y adaptarse a un entorno de oponentes en constante cambio. El protocolo tiene como objetivo proporcionar una mayor seguridad y adaptabilidad, manteniendo al mismo tiempo un nivel de rendimiento cercano al de oponentes parcialmente síncronos.

Auditoría de contratos inteligentes Sui basada en grandes modelos de lenguaje

El profesor Arthur Gervais del University College London utilizará modelos de lenguaje a gran escala como GPT-4-32k y Claude-v2-100k para auditar contratos inteligentes Move. Este proyecto se basará en los resultados de un análisis preliminar de 52 contratos inteligentes de DeFi en Solidity y se expandirá a la evaluación de seguridad de los contratos inteligentes de Sui.

Protocolo de consenso de mapeo en el ámbito

El profesor Christopher Cachin de la Universidad de Berna realizará una investigación exhaustiva sobre el campo actual de consenso, proporcionando nuevas perspectivas para los protocolos de consenso criptográfico, lo que ayudará a entender mejor los algoritmos existentes y ofrecer nuevas ideas para el diseño de protocolos distribuidos.

Marco de verificación de alta confiabilidad del protocolo de oráculos descentralizados

La profesora Giselle Reis de la Universidad Carnegie Mellon y Bruno Woltzenlogel Paleo de Djed Alliance crearán un marco para analizar y verificar rigurosamente los oráculos de blockchain a través de métodos formalizados, asegurando la exactitud y justicia de los datos externos en los contratos inteligentes.

Identificación de cuellos de botella de escalabilidad

El profesor Roger Wattenhofer del Instituto Federal Suizo de Tecnología de Zúrich se dedicará a identificar los cuellos de botella derivados de los defectos en el diseño de contratos inteligentes, con el fin de mejorar el potencial de paralelización de las aplicaciones de blockchain, y explorará el impacto de ajustar las tarifas de transacción en el potencial de paralelización.

Protocolo Bullshark mecanizado

El profesor Ilya Sergey de la Universidad Nacional de Singapur utilizará herramientas modernas de verificación asistida por computadora para realizar una verificación formal de las propiedades de Bullshark, avanzando en la comprensión de los protocolos de consenso basados en gráficos acíclicos dirigidos.

BBSF: Marco de estándares de referencia en blockchain

El profesor Henry F. Korth de la Universidad de Lehigh tiene como objetivo crear un formato de estandarización de referencia para blockchain, con el fin de comparar de manera justa las cadenas de bloques L1 y las soluciones de escalado L2, proporcionando a los usuarios y desarrolladores una visión transparente del rendimiento de la cadena.

Construir una capa de secuencia compartida escalable y descentralizada

El profesor Min Suk Kang del Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea explorará la posibilidad de utilizar Bullshark/Mysticeti como un algoritmo de ordenamiento compartido, investigando el funcionamiento de múltiples Rollups que utilizan Sui como capa de ordenamiento.

mercado local de tarifas para el mejor precio de congestión

El profesor Abdoulaye Ndiaye de la Universidad de Nueva York estudiará el mercado de tarifas locales para optimizar la fijación de precios por congestión, explorando el establecimiento de mecanismos de precios efectivos que reflejen el estado de congestión para lograr la mejor asignación de recursos.

SAMM: Creación automática de mercado de fragmentos

El profesor Ittay Eyal del Instituto Tecnológico de Israel está desarrollando el concepto de contratos fragmentados, utilizando múltiples contratos para aumentar la concurrencia. Esta investigación tiene como objetivo ajustar los incentivos de los proveedores de liquidez y los traders para mantener múltiples fragmentos de AMM, logrando un AMM fragmentado completamente paralelizable.

divulgación privada en mecanismos de competencia

El profesor Andrea Attar de la Universidad de Roma Tor Vergata explorará nuevos enfoques en el diseño de mecanismos de mercado, investigando el impacto de la divulgación privada de información por parte de los diseñadores a los agentes en los resultados del mercado y la interacción estratégica.

Aplicar modelos de lenguaje de gran tamaño para generar contratos inteligentes Sui

Los profesores Ken Koedinger y Eason Chen de la Universidad Carnegie Mellon ajustarán los modelos de lenguaje grandes utilizando código Move y sugerencias específicas de Sui para abordar los desafíos actuales de los LLM en la generación de contratos inteligentes en el lenguaje Move.

COMET: transición a medidas y marcos comparativos de Move

El profesor George Giaglis de la Universidad de Nicosia completará un análisis comparativo exhaustivo entre Solidity y Move, promoviendo una comprensión más profunda de las funciones y capacidades de Move, y ayudando a los desarrolladores a realizar una transición sin problemas al desarrollo con Move.

DeFi revolucionario: optimización de la liquidez y tarifas dinámicas en Sui mediante métodos de aprendizaje profundo

Los profesores Rachid Guerraoui y Walid Sofiane de la Escuela Politécnica Federal de Lausana desarrollarán un modelo de aprendizaje profundo híbrido para la predicción óptima de rangos en el protocolo Sui DeFi, con el objetivo de mejorar la capacidad de respuesta de los protocolos DeFi a los cambios del mercado.

Evaluación de la capacidad predictiva de la volatilidad de SUI

El profesor Stavros Degiannakis de la Universidad Abierta de Chipre investigará la efectividad del algoritmo SPEC en la predicción de la volatilidad de los activos Sui, centrándose principalmente en SUI y validándolo en varios activos blockchain.

zkSNARKs transparentes de poscuántica de baja memoria

Los profesores Brett Falk y Pratyush Mishra de la Universidad de Pensilvania tienen como objetivo desarrollar zkSNARKs escalables, abordando obstáculos clave como la complejidad temporal y espacial del probador y el tamaño de SRS, para proporcionar pruebas criptográficas escalables listas para el despliegue en diversas aplicaciones de tecnología blockchain.

Estos proyectos de investigación abarcan múltiples áreas clave de la tecnología blockchain, desde organizaciones descentralizadas hasta la seguridad de los contratos inteligentes, desde mecanismos de consenso hasta el diseño de mercados. Al apoyar esta investigación de vanguardia, la Fundación Sui está allanando el camino para el desarrollo y la innovación a largo plazo del ecosistema Web3.