Résultats de la nouvelle ronde du Prix de recherche académique Sui : des universités de renommée mondiale recevront des financements, 17 projets pour un montant total de plus de 420 000 dollars.
La fondation Sui a récemment publié la liste des lauréats de la nouvelle ronde de prix de recherche académique. Ce programme vise à financer la recherche qui promeut le développement du Web3, en mettant particulièrement l'accent sur les percées concernant les réseaux blockchain, la programmation de contrats intelligents et les technologies liées aux produits construits sur Sui.
Au cours des deux dernières phases, 17 propositions provenant des meilleures institutions académiques mondiales ont été approuvées, pour un montant total de financement de 425 000 dollars. Les universités participantes incluent 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 gagnantes
DAOs : diversité des groupes de vote
L'équipe d'Ari Juels de l'Université Cornell s'efforcera d'établir des indicateurs mesurant le degré de décentralisation des organisations. L'objectif de la recherche est de déterminer les méthodes pratiques pouvant renforcer la décentralisation au sein de l'organisation.
protocole de consensus DAG asynchrone sécurisé adaptatif
L'équipe de Philipp Jovanovic de l'University College London a proposé de développer un protocole DAG asynchrone pour améliorer la résistance aux attaques et s'adapter à des adversaires dynamiques. Ce protocole vise à offrir une meilleure sécurité et adaptabilité tout en maintenant des niveaux de performance proches de ceux des adversaires partiellement synchronisés.
audit de contrat intelligent Sui assisté par un modèle de langage large
L'équipe d'Arthur Gervais de l'University College London prévoit d'utiliser de grands modèles de langage tels que GPT-4-32k et Claude-v2-100k pour améliorer l'audit des contrats intelligents Move. Ils étendront leurs recherches aux contrats intelligents Sui sur la base des résultats d'analyse préliminaire de 52 contrats intelligents DeFi en Solidity.
protocole de consensus de mapping
L'équipe de Christopher Cachin de l'Université de Berne procédera à une enquête approfondie sur le domaine actuel du consensus, fournissant des perspectives novatrices pour les protocoles de consensus cryptographiques, aidant à mieux comprendre les algorithmes existants et à concevoir de nouvelles idées pour la conception de protocoles distribués.
Cadre de vérification hautement fiable pour le protocole d'oracle décentralisé
L'équipe Giselle Reis de l'Université Carnegie Mellon et Bruno Woltzenlogel Paleo de Djed Alliance créeront un cadre pour analyser et vérifier rigoureusement les oracles blockchain à l'aide de méthodes formelles. Cette recherche tirera parti des protocoles d'oracle de base et des modèles commerciaux formalisés dans le système de gestion de preuves Coq.
Identifier les goulets d'étranglement de l'évolutivité
L'équipe de Roger Wattenhofer de l'École polytechnique fédérale de Zurich vise à améliorer le potentiel de parallélisation des applications blockchain en identifiant les goulets d'étranglement issus de défauts de conception des contrats intelligents. Ils examineront également l'impact des ajustements des frais de transaction sur le potentiel de parallélisation.
Protocole Bullshark mécanisé
L'équipe Ilya Sergey de l'Université nationale de Singapour utilisera des outils modernes de vérification assistée par ordinateur pour valider formellement les propriétés de Bullshark, faisant progresser la compréhension des protocoles de consensus basés sur les graphes acycliques dirigés.
BBSF : Cadre standardisé de référence pour la blockchain
L'équipe de Henry F. Korth de l'université de Lehigh prévoit de créer un format de normalisation de référence pour la blockchain afin de comparer équitablement les blockchains L1 et les solutions d'extension L2, offrant ainsi aux utilisateurs et aux développeurs une transparence sur les performances des chaînes.
Construire une couche de séquence partagée évolutive et décentralisée
L'équipe de Min Suk Kang de l'Institut coréen des sciences et technologies explorera la possibilité d'utiliser Bullshark/Mysticeti comme algorithme de tri partagé, impliquant l'exécution de plusieurs Rollups utilisant Sui comme couche de tri.
marché local de frais pour une tarification optimale des congestions
L'équipe d'Abdoulaye Ndiaye de l'Université de New York étudiera le marché des frais locaux pour optimiser la tarification de la congestion et explorera l'établissement d'un mécanisme de tarification efficace qui reflète l'état de congestion.
SAMM : teneur de marché automatisé par fragmentation
L'équipe d'Ittay Eyal au Technion - Institut de technologie d'Israël développe le concept de contrats fragmentés, visant à augmenter la concurrence par le biais de plusieurs contrats. Leur objectif est d'ajuster le mécanisme d'incitation pour maintenir plusieurs fragments AMM et réaliser un AMM fragmenté entièrement parallélisable.
divulgation privée dans le mécanisme de concurrence
L'équipe d'Andrea Attar de l'Université Roma Tor Vergata explorera de nouvelles approches de conception des mécanismes de marché, en étudiant l'impact de la divulgation d'informations par le concepteur aux agents sur les résultats du marché et les interactions stratégiques.
Application de modèles de langage de grande taille pour générer des contrats intelligents Sui
L'équipe de Ken Koedinger et Eason Chen de l'Université Carnegie Mellon ajustera les grands modèles de langage en utilisant le code Move et des indications spécifiques à Sui pour améliorer la génération de contrats intelligents Sui.
COMET : mesures comparatives et cadre de transition vers Move
L'équipe de George Giaglis de l'Université de Nicosie effectuera une analyse comparative complète entre Solidity et Move, favorisant une compréhension plus approfondie des fonctionnalités et des capacités de Move.
DeFi révolutionnaire : optimisation de la liquidité et des frais dynamiques sur Sui par des méthodes d'apprentissage profond
L'équipe de Rachid Guerraoui et Walid Sofiane de l'École polytechnique fédérale de Lausanne développera un modèle hybride d'apprentissage profond pour la meilleure prédiction de plage dans le protocole Sui DeFi.
Évaluer la capacité prédictive de la volatilité de SUI
L'équipe de Stavros Degiannakis de l'Université ouverte de Chypre va étudier l'efficacité de l'algorithme SPEC dans la prévision de la volatilité des actifs Sui.
zkSNARKs transparents post-quantique à faible mémoire
L'équipe de Brett Falk et Pratyush Mishra de l'Université de Pennsylvanie s'engage à développer des zkSNARKs évolutifs, abordant des problèmes tels que la complexité temporelle des prouveurs, la complexité spatiale et la taille de SRS.
Ces projets de recherche couvrent plusieurs domaines clés de la technologie blockchain, allant des organisations décentralisées à la sécurité des contrats intelligents, des mécanismes de consensus à l'optimisation de la DeFi. La fondation Sui, en soutenant ces recherches de pointe, montre sa détermination à promouvoir les avancées de la technologie blockchain, promettant d'apporter des percées significatives à l'ensemble de l'industrie.
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ForkMonger
· Il y a 6h
lmao des subventions de recherche ? il suffit de fork et de laisser le darwinisme faire son œuvre tbh
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CounterIndicator
· Il y a 6h
Cet argent est trop peu, 42w ne suffit même pas à couvrir mes pertes.
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CryptoSourGrape
· Il y a 6h
Eh bien, si j'avais su à l'époque que je choisirais une spécialité en informatique, je pourrais aussi profiter de ce genre de bonnes affaires maintenant.
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BtcDailyResearcher
· Il y a 6h
L'argent donné est vraiment trop peu, en moyenne plus de 20 000 dollars par projet.
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NoodlesOrTokens
· Il y a 6h
Wouhou, je n'ai toujours pas réussi à obtenir l'Airdrop de Sui. Il semble que je doive acheter, acheter, acheter.
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ColdWalletGuardian
· Il y a 6h
Avec cet argent, vous voulez encore faire de la décentralisation ? Ce n'est même pas assez pour acheter un Rig de minage.
Nouvelle annonce des prix de recherche académique Sui : 17 projets reçoivent 420 000 dollars de financement, axés sur l'innovation Web3.
Résultats de la nouvelle ronde du Prix de recherche académique Sui : des universités de renommée mondiale recevront des financements, 17 projets pour un montant total de plus de 420 000 dollars.
La fondation Sui a récemment publié la liste des lauréats de la nouvelle ronde de prix de recherche académique. Ce programme vise à financer la recherche qui promeut le développement du Web3, en mettant particulièrement l'accent sur les percées concernant les réseaux blockchain, la programmation de contrats intelligents et les technologies liées aux produits construits sur Sui.
Au cours des deux dernières phases, 17 propositions provenant des meilleures institutions académiques mondiales ont été approuvées, pour un montant total de financement de 425 000 dollars. Les universités participantes incluent 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 gagnantes
DAOs : diversité des groupes de vote
L'équipe d'Ari Juels de l'Université Cornell s'efforcera d'établir des indicateurs mesurant le degré de décentralisation des organisations. L'objectif de la recherche est de déterminer les méthodes pratiques pouvant renforcer la décentralisation au sein de l'organisation.
protocole de consensus DAG asynchrone sécurisé adaptatif
L'équipe de Philipp Jovanovic de l'University College London a proposé de développer un protocole DAG asynchrone pour améliorer la résistance aux attaques et s'adapter à des adversaires dynamiques. Ce protocole vise à offrir une meilleure sécurité et adaptabilité tout en maintenant des niveaux de performance proches de ceux des adversaires partiellement synchronisés.
audit de contrat intelligent Sui assisté par un modèle de langage large
L'équipe d'Arthur Gervais de l'University College London prévoit d'utiliser de grands modèles de langage tels que GPT-4-32k et Claude-v2-100k pour améliorer l'audit des contrats intelligents Move. Ils étendront leurs recherches aux contrats intelligents Sui sur la base des résultats d'analyse préliminaire de 52 contrats intelligents DeFi en Solidity.
protocole de consensus de mapping
L'équipe de Christopher Cachin de l'Université de Berne procédera à une enquête approfondie sur le domaine actuel du consensus, fournissant des perspectives novatrices pour les protocoles de consensus cryptographiques, aidant à mieux comprendre les algorithmes existants et à concevoir de nouvelles idées pour la conception de protocoles distribués.
Cadre de vérification hautement fiable pour le protocole d'oracle décentralisé
L'équipe Giselle Reis de l'Université Carnegie Mellon et Bruno Woltzenlogel Paleo de Djed Alliance créeront un cadre pour analyser et vérifier rigoureusement les oracles blockchain à l'aide de méthodes formelles. Cette recherche tirera parti des protocoles d'oracle de base et des modèles commerciaux formalisés dans le système de gestion de preuves Coq.
Identifier les goulets d'étranglement de l'évolutivité
L'équipe de Roger Wattenhofer de l'École polytechnique fédérale de Zurich vise à améliorer le potentiel de parallélisation des applications blockchain en identifiant les goulets d'étranglement issus de défauts de conception des contrats intelligents. Ils examineront également l'impact des ajustements des frais de transaction sur le potentiel de parallélisation.
Protocole Bullshark mécanisé
L'équipe Ilya Sergey de l'Université nationale de Singapour utilisera des outils modernes de vérification assistée par ordinateur pour valider formellement les propriétés de Bullshark, faisant progresser la compréhension des protocoles de consensus basés sur les graphes acycliques dirigés.
BBSF : Cadre standardisé de référence pour la blockchain
L'équipe de Henry F. Korth de l'université de Lehigh prévoit de créer un format de normalisation de référence pour la blockchain afin de comparer équitablement les blockchains L1 et les solutions d'extension L2, offrant ainsi aux utilisateurs et aux développeurs une transparence sur les performances des chaînes.
Construire une couche de séquence partagée évolutive et décentralisée
L'équipe de Min Suk Kang de l'Institut coréen des sciences et technologies explorera la possibilité d'utiliser Bullshark/Mysticeti comme algorithme de tri partagé, impliquant l'exécution de plusieurs Rollups utilisant Sui comme couche de tri.
marché local de frais pour une tarification optimale des congestions
L'équipe d'Abdoulaye Ndiaye de l'Université de New York étudiera le marché des frais locaux pour optimiser la tarification de la congestion et explorera l'établissement d'un mécanisme de tarification efficace qui reflète l'état de congestion.
SAMM : teneur de marché automatisé par fragmentation
L'équipe d'Ittay Eyal au Technion - Institut de technologie d'Israël développe le concept de contrats fragmentés, visant à augmenter la concurrence par le biais de plusieurs contrats. Leur objectif est d'ajuster le mécanisme d'incitation pour maintenir plusieurs fragments AMM et réaliser un AMM fragmenté entièrement parallélisable.
divulgation privée dans le mécanisme de concurrence
L'équipe d'Andrea Attar de l'Université Roma Tor Vergata explorera de nouvelles approches de conception des mécanismes de marché, en étudiant l'impact de la divulgation d'informations par le concepteur aux agents sur les résultats du marché et les interactions stratégiques.
Application de modèles de langage de grande taille pour générer des contrats intelligents Sui
L'équipe de Ken Koedinger et Eason Chen de l'Université Carnegie Mellon ajustera les grands modèles de langage en utilisant le code Move et des indications spécifiques à Sui pour améliorer la génération de contrats intelligents Sui.
COMET : mesures comparatives et cadre de transition vers Move
L'équipe de George Giaglis de l'Université de Nicosie effectuera une analyse comparative complète entre Solidity et Move, favorisant une compréhension plus approfondie des fonctionnalités et des capacités de Move.
DeFi révolutionnaire : optimisation de la liquidité et des frais dynamiques sur Sui par des méthodes d'apprentissage profond
L'équipe de Rachid Guerraoui et Walid Sofiane de l'École polytechnique fédérale de Lausanne développera un modèle hybride d'apprentissage profond pour la meilleure prédiction de plage dans le protocole Sui DeFi.
Évaluer la capacité prédictive de la volatilité de SUI
L'équipe de Stavros Degiannakis de l'Université ouverte de Chypre va étudier l'efficacité de l'algorithme SPEC dans la prévision de la volatilité des actifs Sui.
zkSNARKs transparents post-quantique à faible mémoire
L'équipe de Brett Falk et Pratyush Mishra de l'Université de Pennsylvanie s'engage à développer des zkSNARKs évolutifs, abordant des problèmes tels que la complexité temporelle des prouveurs, la complexité spatiale et la taille de SRS.
Ces projets de recherche couvrent plusieurs domaines clés de la technologie blockchain, allant des organisations décentralisées à la sécurité des contrats intelligents, des mécanismes de consensus à l'optimisation de la DeFi. La fondation Sui, en soutenant ces recherches de pointe, montre sa détermination à promouvoir les avancées de la technologie blockchain, promettant d'apporter des percées significatives à l'ensemble de l'industrie.