Résultats de la nouvelle édition de la bourse de recherche académique Sui : 17 projets financés à hauteur de 420 000 dollars, avec la participation d'écoles prestigieuses du monde entier.
Annonce des résultats de la nouvelle vague du Prix de Recherche Académique Sui : Participation d'universités de renommée mondiale, 17 projets financés à hauteur de 420 000 dollars.
Récemment, la Fondation Sui a publié la liste des lauréats du nouveau cycle de bourses de recherche académique Sui. Ce programme vise à financer la recherche qui promeut le développement de Web3, en mettant particulièrement l'accent sur les percées technologiques liées aux réseaux blockchain, à la programmation de contrats intelligents et aux produits construits sur Sui.
Au cours des deux dernières phases, 17 propositions provenant d'universités internationales renommées ont été approuvées, pour un montant total de financement de 425 000 dollars. Les universités participantes comprennent l'Institut coréen des sciences et technologies, l'University College London, l'École polytechnique fédérale de Lausanne et l'Université nationale de Singapour.
Aperçu des propositions primées
Étude sur la diversité des votes des organisations autonomes décentralisées(DAOs)
L'équipe dirigée par le professeur Ari Juels de l'université Cornell explorera la nature des organisations décentralisées, établira des indicateurs pour mesurer le degré de décentralisation des DAO et étudiera des méthodes pratiques pour améliorer la décentralisation au sein des organisations.
Protocole de consensus DAG asynchrone sécurisé et adaptatif
Le Dr Philipp Jovanovic de l'University College London propose de développer un protocole de DAG asynchrone (DAG) pour améliorer la résilience aux attaques et s'adapter à un environnement d'adversaire en constante évolution. Ce protocole vise à offrir une meilleure sécurité et adaptabilité tout en maintenant un niveau de performance proche de celui des modèles partiellement synchrones.
Audit de contrat intelligent Sui basé sur des modèles de langage de grande taille
L'équipe du professeur Arthur Gervais de l'University College London prévoit d'utiliser des modèles de langage de grande taille tels que GPT-4-32k et Claude-v2-100k pour améliorer le processus d'audit des contrats intelligents Move. Ils élargiront le champ de recherche aux contrats intelligents Sui sur la base d'une analyse préliminaire des contrats DeFi en Solidity, en soulignant l'importance de réaliser des évaluations de sécurité robustes en temps utile.
Étude systématique dans le domaine des protocoles de consensus de mot de passe
Le professeur Christopher Cachin de l'Université de Berne mènera une enquête complète sur le domaine des protocoles de consensus actuels, fournissant de nouvelles perspectives sur les protocoles de consensus cryptographiques, ce qui contribuera à mieux comprendre les algorithmes existants et à offrir de nouvelles idées pour concevoir des protocoles distribués.
Cadre de validation hautement fiable pour le protocole d'oracle décentralisé
Le Dr Giselle Reis de l'Université Carnegie Mellon et Bruno Woltzenlogel Paleo de Djed Alliance créeront un cadre pour analyser et vérifier de manière rigoureuse les oracles blockchain grâce à des méthodes formelles. Cette recherche utilisera le système de gestion de preuves Coq et développera une bibliothèque complète de définitions et de stratégies de preuve.
Identifier les goulets d'étranglement de l'évolutivité de la blockchain
L'équipe du professeur Roger Wattenhofer de l'École polytechnique fédérale de Zurich se consacrera à l'identification des goulets d'étranglement de scalabilité issus de défauts de conception des contrats intelligents et explorera comment l'ajustement des frais de transaction peut influencer le potentiel de parallélisation.
Mécanisme de vérification mécanisée du protocole de consensus Bullshark
Le professeur Ilya Sergey de l'Université nationale de Singapour procédera à une vérification formelle des propriétés du protocole Bullshark à l'aide d'outils de vérification assistée par ordinateur modernes, faisant progresser la compréhension des protocoles de consensus basés sur DAG et fournissant le premier modèle mécaniquement vérifié pour la recherche sur les systèmes distribués.
Cadre de normes de référence pour la blockchain(BBSF)
Le professeur Henry F. Korth de l'Université de Lehigh a proposé la création d'un format de normalisation des références blockchain, visant à comparer équitablement diverses blockchains L1 et solutions d'extension L2, afin d'offrir aux utilisateurs et aux développeurs une transparence sur les performances des chaînes.
Construire une couche de tri partagée évolutive et décentralisée
Le professeur Min Suk Kang de l'Institut coréen des sciences et technologies explorera la possibilité d'utiliser Bullshark/Mysticeti comme algorithme de tri partagé, en étudiant comment permettre à plusieurs Rollup d'utiliser Sui comme couche de tri et d'interpréter les transactions en fonction de leurs couches d'exécution respectives.
Marché des frais locaux pour la tarification optimale de la congestion
Le professeur Abdoulaye Ndiaye de l'Université de New York étudiera le marché des frais locaux pour optimiser la tarification de la congestion, en explorant l'analogie entre le commerce de la congestion et l'exécution des transactions sur un réseau blockchain, avec pour objectif d'établir un mécanisme de tarification efficace reflétant l'état de congestion du réseau.
AMM de fragment automatique ( SAMM )
L'équipe du professeur Ittay Eyal de l'Institut Technologique d'Israël développe le concept de "contrat fragmenté", utilisant plusieurs contrats pour augmenter la concurrence. La recherche se concentre sur l'ajustement des mécanismes d'incitation pour les fournisseurs de liquidité et les traders, afin de maintenir plusieurs fragments AMM, réalisant ainsi un AMM fragmenté entièrement parallélisable.
divulgation d'informations privées dans un mécanisme de concurrence
Le professeur Andrea Attar de l'Université de Tor Vergata à Rome explorera de nouvelles méthodes de conception des mécanismes de marché, en étudiant l'impact de la divulgation d'informations privées par les concepteurs aux agents sur les résultats du marché et les interactions stratégiques, visant à fournir une compréhension approfondie des dynamiques et de la concurrence sur les marchés modernes.
Génération de contrats intelligents Sui à l'aide de grands modèles de langage
Ken Koedinger et Eason Chen de l'Université Carnegie Mellon étudieront comment affiner les grands modèles de langage en utilisant du code Move et des invites spécifiques à Sui, afin de relever les défis actuels des LLM dans la génération de contrats intelligents en langage Move.
COMET : Mesures de transition et cadre de Move language
L'équipe du professeur George Giaglis de l'Université de Nicosie effectuera une analyse comparative complète entre Solidity et Move, visant à favoriser une compréhension approfondie des fonctionnalités et des capacités de Move, et à créer un cadre pour aider les développeurs à passer facilement au développement avec Move.
Innover DeFi : Optimiser la liquidité et les frais dynamiques sur Sui grâce à des méthodes d'apprentissage profond
Rachid Guerraoui et Walid Sofiane de l'École polytechnique fédérale de Lausanne développeront un modèle d'apprentissage profond hybride pour la prédiction de la plage optimale dans le protocole Sui DeFi, combinant des réseaux de neurones récurrents améliorés, l'apprentissage par renforcement profond et l'analyse des sentiments sur les réseaux sociaux, afin d'améliorer la capacité du protocole DeFi à réagir aux changements du marché.
Évaluation de la capacité de prévision de la volatilité de SUI
Le professeur Stavros Degiannakis de l'Université ouverte de Chypre enquêtera sur l'efficacité de l'algorithme SPEC dans la prévision de la volatilité des actifs Sui, en utilisant des données de prix haute fréquence principalement axées sur SUI, et procédera à une validation sur d'autres actifs blockchain.
zkSNARKs transparents post-quantique à faible mémoire
Brett Falk et Pratyush Mishra de l'Université de Pennsylvanie s'engageront à développer des zkSNARKs évolutifs, tout en abordant trois principaux obstacles : la complexité temporelle des prouveurs, la complexité spatiale et la taille de l'SRS, afin de fournir des solutions de preuve cryptographique évolutives prêtes à être déployées pour diverses applications dans la technologie blockchain.
Ces projets de recherche couvrent plusieurs domaines de pointe de la technologie blockchain, de l'optimisation des mécanismes de consensus à la sécurité des contrats intelligents, de l'innovation DeFi aux systèmes de preuve cryptographique. Leurs résultats devraient apporter des percées importantes à l'écosystème Sui et à l'ensemble de l'industrie de la blockchain, favorisant le développement ultérieur des technologies Web3.
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DegenWhisperer
· Il y a 5h
La construction académique est très stable.
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DefiPlaybook
· 08-02 07:58
Mesures à suivre
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LeekCutter
· 08-02 04:05
L'académie est très fiable.
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HackerWhoCares
· 07-31 13:52
Le budget est un peu faible, non ?
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YieldWhisperer
· 07-31 13:52
L'avenir est très bon.
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SelfStaking
· 07-31 13:45
Les puissants méritent d'être investis.
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EyeOfTheTokenStorm
· 07-31 13:43
Ils recommencent à dépenser de l'argent, ils osent vraiment parler de 420 000.
Résultats de la nouvelle édition de la bourse de recherche académique Sui : 17 projets financés à hauteur de 420 000 dollars, avec la participation d'écoles prestigieuses du monde entier.
Annonce des résultats de la nouvelle vague du Prix de Recherche Académique Sui : Participation d'universités de renommée mondiale, 17 projets financés à hauteur de 420 000 dollars.
Récemment, la Fondation Sui a publié la liste des lauréats du nouveau cycle de bourses de recherche académique Sui. Ce programme vise à financer la recherche qui promeut le développement de Web3, en mettant particulièrement l'accent sur les percées technologiques liées aux réseaux blockchain, à la programmation de contrats intelligents et aux produits construits sur Sui.
Au cours des deux dernières phases, 17 propositions provenant d'universités internationales renommées ont été approuvées, pour un montant total de financement de 425 000 dollars. Les universités participantes comprennent l'Institut coréen des sciences et technologies, l'University College London, l'École polytechnique fédérale de Lausanne et l'Université nationale de Singapour.
Aperçu des propositions primées
Étude sur la diversité des votes des organisations autonomes décentralisées(DAOs)
L'équipe dirigée par le professeur Ari Juels de l'université Cornell explorera la nature des organisations décentralisées, établira des indicateurs pour mesurer le degré de décentralisation des DAO et étudiera des méthodes pratiques pour améliorer la décentralisation au sein des organisations.
Protocole de consensus DAG asynchrone sécurisé et adaptatif
Le Dr Philipp Jovanovic de l'University College London propose de développer un protocole de DAG asynchrone (DAG) pour améliorer la résilience aux attaques et s'adapter à un environnement d'adversaire en constante évolution. Ce protocole vise à offrir une meilleure sécurité et adaptabilité tout en maintenant un niveau de performance proche de celui des modèles partiellement synchrones.
Audit de contrat intelligent Sui basé sur des modèles de langage de grande taille
L'équipe du professeur Arthur Gervais de l'University College London prévoit d'utiliser des modèles de langage de grande taille tels que GPT-4-32k et Claude-v2-100k pour améliorer le processus d'audit des contrats intelligents Move. Ils élargiront le champ de recherche aux contrats intelligents Sui sur la base d'une analyse préliminaire des contrats DeFi en Solidity, en soulignant l'importance de réaliser des évaluations de sécurité robustes en temps utile.
Étude systématique dans le domaine des protocoles de consensus de mot de passe
Le professeur Christopher Cachin de l'Université de Berne mènera une enquête complète sur le domaine des protocoles de consensus actuels, fournissant de nouvelles perspectives sur les protocoles de consensus cryptographiques, ce qui contribuera à mieux comprendre les algorithmes existants et à offrir de nouvelles idées pour concevoir des protocoles distribués.
Cadre de validation hautement fiable pour le protocole d'oracle décentralisé
Le Dr Giselle Reis de l'Université Carnegie Mellon et Bruno Woltzenlogel Paleo de Djed Alliance créeront un cadre pour analyser et vérifier de manière rigoureuse les oracles blockchain grâce à des méthodes formelles. Cette recherche utilisera le système de gestion de preuves Coq et développera une bibliothèque complète de définitions et de stratégies de preuve.
Identifier les goulets d'étranglement de l'évolutivité de la blockchain
L'équipe du professeur Roger Wattenhofer de l'École polytechnique fédérale de Zurich se consacrera à l'identification des goulets d'étranglement de scalabilité issus de défauts de conception des contrats intelligents et explorera comment l'ajustement des frais de transaction peut influencer le potentiel de parallélisation.
Mécanisme de vérification mécanisée du protocole de consensus Bullshark
Le professeur Ilya Sergey de l'Université nationale de Singapour procédera à une vérification formelle des propriétés du protocole Bullshark à l'aide d'outils de vérification assistée par ordinateur modernes, faisant progresser la compréhension des protocoles de consensus basés sur DAG et fournissant le premier modèle mécaniquement vérifié pour la recherche sur les systèmes distribués.
Cadre de normes de référence pour la blockchain(BBSF)
Le professeur Henry F. Korth de l'Université de Lehigh a proposé la création d'un format de normalisation des références blockchain, visant à comparer équitablement diverses blockchains L1 et solutions d'extension L2, afin d'offrir aux utilisateurs et aux développeurs une transparence sur les performances des chaînes.
Construire une couche de tri partagée évolutive et décentralisée
Le professeur Min Suk Kang de l'Institut coréen des sciences et technologies explorera la possibilité d'utiliser Bullshark/Mysticeti comme algorithme de tri partagé, en étudiant comment permettre à plusieurs Rollup d'utiliser Sui comme couche de tri et d'interpréter les transactions en fonction de leurs couches d'exécution respectives.
Marché des frais locaux pour la tarification optimale de la congestion
Le professeur Abdoulaye Ndiaye de l'Université de New York étudiera le marché des frais locaux pour optimiser la tarification de la congestion, en explorant l'analogie entre le commerce de la congestion et l'exécution des transactions sur un réseau blockchain, avec pour objectif d'établir un mécanisme de tarification efficace reflétant l'état de congestion du réseau.
AMM de fragment automatique ( SAMM )
L'équipe du professeur Ittay Eyal de l'Institut Technologique d'Israël développe le concept de "contrat fragmenté", utilisant plusieurs contrats pour augmenter la concurrence. La recherche se concentre sur l'ajustement des mécanismes d'incitation pour les fournisseurs de liquidité et les traders, afin de maintenir plusieurs fragments AMM, réalisant ainsi un AMM fragmenté entièrement parallélisable.
divulgation d'informations privées dans un mécanisme de concurrence
Le professeur Andrea Attar de l'Université de Tor Vergata à Rome explorera de nouvelles méthodes de conception des mécanismes de marché, en étudiant l'impact de la divulgation d'informations privées par les concepteurs aux agents sur les résultats du marché et les interactions stratégiques, visant à fournir une compréhension approfondie des dynamiques et de la concurrence sur les marchés modernes.
Génération de contrats intelligents Sui à l'aide de grands modèles de langage
Ken Koedinger et Eason Chen de l'Université Carnegie Mellon étudieront comment affiner les grands modèles de langage en utilisant du code Move et des invites spécifiques à Sui, afin de relever les défis actuels des LLM dans la génération de contrats intelligents en langage Move.
COMET : Mesures de transition et cadre de Move language
L'équipe du professeur George Giaglis de l'Université de Nicosie effectuera une analyse comparative complète entre Solidity et Move, visant à favoriser une compréhension approfondie des fonctionnalités et des capacités de Move, et à créer un cadre pour aider les développeurs à passer facilement au développement avec Move.
Innover DeFi : Optimiser la liquidité et les frais dynamiques sur Sui grâce à des méthodes d'apprentissage profond
Rachid Guerraoui et Walid Sofiane de l'École polytechnique fédérale de Lausanne développeront un modèle d'apprentissage profond hybride pour la prédiction de la plage optimale dans le protocole Sui DeFi, combinant des réseaux de neurones récurrents améliorés, l'apprentissage par renforcement profond et l'analyse des sentiments sur les réseaux sociaux, afin d'améliorer la capacité du protocole DeFi à réagir aux changements du marché.
Évaluation de la capacité de prévision de la volatilité de SUI
Le professeur Stavros Degiannakis de l'Université ouverte de Chypre enquêtera sur l'efficacité de l'algorithme SPEC dans la prévision de la volatilité des actifs Sui, en utilisant des données de prix haute fréquence principalement axées sur SUI, et procédera à une validation sur d'autres actifs blockchain.
zkSNARKs transparents post-quantique à faible mémoire
Brett Falk et Pratyush Mishra de l'Université de Pennsylvanie s'engageront à développer des zkSNARKs évolutifs, tout en abordant trois principaux obstacles : la complexité temporelle des prouveurs, la complexité spatiale et la taille de l'SRS, afin de fournir des solutions de preuve cryptographique évolutives prêtes à être déployées pour diverses applications dans la technologie blockchain.
Ces projets de recherche couvrent plusieurs domaines de pointe de la technologie blockchain, de l'optimisation des mécanismes de consensus à la sécurité des contrats intelligents, de l'innovation DeFi aux systèmes de preuve cryptographique. Leurs résultats devraient apporter des percées importantes à l'écosystème Sui et à l'ensemble de l'industrie de la blockchain, favorisant le développement ultérieur des technologies Web3.