Оголошено результати нового раунду академічної премії Sui: участь беруть провідні університети світу, 17 проектів отримали понад 420 тисяч доларів США.

Нещодавно Фонд Sui оголосив список переможців нової програми академічних досліджень. Ця програма має на меті фінансування досліджень, які сприяють розвитку Web3, з особливою увагою до проривів у технологіях, пов'язаних з блокчейн-мережами, програмуванням смарт-контрактів та продуктами, побудованими на основі Sui.

Протягом останніх двох етапів було схвалено 17 пропозицій від міжнародно визнаних університетів, загальна сума фінансування склала 425 тисяч доларів США. Участь взяли такі університети, як Корейський науково-технічний інститут, Університет Лондона, Федеральна політехнічна школа Лозанни та Національний університет Сінгапуру.

Огляд нагороджених проектів

Дослідження різноманітності децентралізованих автономних організацій(DAO)

Професор Арі Джуелс з Корнельського університету розгляне сутність децентралізованих організацій, розробить показники для вимірювання ступеня децентралізації DAO і запропонує практичні методи для посилення внутрішньої децентралізації організації.

Адаптивний безпечний асинхронний DAG консенсусний протокол

Доктор Філіпп Йованович з Університетського коледжу Лондона запропонував розробити протокол асинхронного орієнтованого ациклічного графа (DAG), щоб підвищити стійкість до атак і адаптуватися до постійно змінюваних супротивників. Цей протокол має на меті забезпечити кращу безпеку та адаптивність, одночасно зберігаючи рівень продуктивності, близький до частково синхронних моделей.

Аудит смарт-контрактів Sui на основі великих мовних моделей

Професор Артур Джервейс з Університетського коледжу Лондона планує використати великі мовні моделі, такі як GPT-4-32k і Claude-v2-100k, для покращення процесу аудиту смарт-контрактів Move. Цей проект розширить попередні дослідження контрактів Solidity, зосередившись на оцінці безпеки смарт-контрактів Sui.

Дослідження в галузі консенсусних протоколів

Професор Христофор Качин з Бернського університету проведе всебічне дослідження сучасної області консенсусу, щоб надати нові погляди на криптографічні протоколи консенсусу, що допоможе краще зрозуміти існуючі алгоритми та надасть нові ідеї для проєктування розподілених протоколів.

Рамки верифікації децентралізованого оракульного протоколу

Доктор Гісель Рейс з Університету Карнегі-Меллон та доктор Бруно Вольценлогель Палео з альянсу Djed створять рамки для строгого аналізу та верифікації блокчейн-пророків за допомогою формальних методів, забезпечуючи точність та справедливість зовнішніх даних у смарт-контрактах.

Визначення вузьких місць масштабованості блокчейну

Професор Роджер Ваттенгофер з Федеральної політехнічної школи Цюриха буде досліджувати вузькі місця, які виникають через дефекти дизайну смарт-контрактів, з метою підвищення потенціалу паралелізації блокчейн-додатків та вивчення впливу корекції комісій за транзакції на паралелізацію.

Механізована верифікація протоколу Bullshark

Професор Ілля Сергій з Національного університету Сінгапуру використовуватиме сучасні інструменти комп'ютерної допомоги для формальної верифікації протоколу Bullshark, щоб просунути розуміння консенсусних протоколів на основі DAG та надати першу механічно верифіковану модель.

Рамкова структура стандартів бенчмаркінгу блокчейн

Професор Генрі Ф. Корт з Університету Лігай підняв питання про створення стандартного формату для бенчмаркінгу блокчейнів, щоб справедливо порівнювати рішення першого рівня з рішеннями другого рівня, надаючи користувачам та розробникам прозорі дані про продуктивність ланцюга.

побудова масштабованого та децентралізованого шару спільного сортування

Професор Мін Сук Канг з Корейського науково-технічного інституту досліджуватиме можливість використання Bullshark/Mysticeti як алгоритму спільного сортування, вивчаючи механізми роботи кількох Rollup, які використовують Sui як шар сортування.

Оптимальне ціноутворення в умовах заторів на локальному ринку витрат

Професор Абдулає Ндіайє з Нью-Йоркського університету буде досліджувати місцевий ринок зборів для оптимізації ціноутворення на основі заторів, щоб створити ефективний механізм ціноутворення, що відображає стан заторів у мережі, для досягнення оптимального розподілу ресурсів.

Автоматичний маркет-мейкер фрагментації (SAMM)

Професор Іттай Ейял з Техніон – Ізраїльського технологічного інституту розробляє концепцію шардованих контрактів, використовуючи кілька контрактів для підвищення паралельності. Це дослідження має на меті налаштування механізмів заохочення постачальників ліквідності та трейдерів, підтримуючи кілька шардованих AMM, щоб досягти повністю паралельного шардованого AMM.

Розкриття приватної інформації в конкурентних механізмах

Професор Андреа Аттар з Римського університету Тор Вергата досліджуватиме нові підходи до проектування ринкових механізмів, вивчаючи вплив приватного розкриття інформації дизайнерами агентам на ринкові результати та стратегічну взаємодію, надаючи інсайти щодо сучасної динаміки ринку та конкуренції.

Застосування великих мовних моделей для генерації смарт-контрактів Sui

Професори Кен Койдінгер і Ейсон Чен з Університету Карнегі-Меллон уточнять великі мовні моделі, використовуючи код Move та специфічні підказки Sui, щоб вирішити проблеми, пов'язані з генерацією смарт-контрактів на мові Move.

COMET：Перехідний порівняльний фреймворк для Move мови

Професор Джордж Гіагліс з Університету Нікосії проведе всебічний порівняльний аналіз між Solidity і Move, щоб сприяти глибшому розумінню функцій і можливостей Move, а також розробить структуру, яка допоможе розробникам легко перейти до розробки на Move.

Оптимізація DeFi: методи глибокого навчання

Професори Рачид Гуерауі та Валід Софіан з Федеральної політехніки Лозанни розроблять змішану модель глибокого навчання для оптимального прогнозування діапазону в протоколі Sui DeFi, поєднуючи розширені рекурентні нейронні мережі та глибоке підкріплювальне навчання, одночасно інтегруючи аналіз емоцій у соціальних мережах.

Оцінка здатності прогнозування волатильності SUI

Професор Ставрс Дег'яннакіс з Кіпрського відкритого університету буде досліджувати ефективність алгоритму SPEC у прогнозуванні волатильності активів Sui, використовуючи дані про ціни високої частоти, зосереджуючись головним чином на SUI та перевіряючи його на різних блокчейн-активах.

низькопам'ятні постквантові прозорі zkSNARKs

Доктори Бретт Фолк і Пратйуш Мішра з Університету Пенсільванії працюють над розробкою масштабованих zkSNARKs, одночасно вирішуючи три основні перешкоди: часову складність доказувача, просторову складність та розмір SRS, щоб забезпечити готові до розгортання масштабовані криптографічні докази для різних застосувань у технології блокчейн.