Anuncio de la nueva ronda del Premio de Investigación Académica Sui: Participación de las principales universidades del mundo, 17 proyectos reciben 420,000 dólares en financiación

Recientemente, la Fundación Sui anunció 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 en áreas como redes de blockchain, programación de contratos inteligentes y expansión de fronteras tecnológicas en productos construidos sobre Sui.

En esta ronda, un total de 17 propuestas de investigación de universidades internacionales de renombre han sido financiadas, con un monto total de 425,000 dólares. Las universidades participantes incluyen la Universidad de Ciencia y Tecnología de Corea, el University College London, la École Polytechnique Fédérale de Lausanne y la Universidad Nacional de Singapur, entre otras.

A continuación se presentan las descripciones de algunos proyectos premiados:

1. Estudio sobre la diversidad en los grupos de votación de DAOs (Universidad de Cornell) El proyecto tiene como objetivo establecer indicadores que midan el grado de descentralización de la organización autónoma descentralizada (DAO) y explorar métodos prácticos para aumentar la descentralización dentro de la organización.

2. Consenso de protocolo DAG asíncrono de seguridad adaptable (Universidad de Londres) Desarrollar un protocolo de gráfico acíclico dirigido asíncrono (DAG) para mejorar la resistencia a ataques y adaptarse a un entorno de adversarios en constante cambio.

3. Auditoría de contratos inteligentes Sui basada en modelos de lenguaje grandes (University College London) Mejorar el proceso de auditoría de contratos inteligentes Move utilizando modelos de lenguaje de gran tamaño como GPT-4 y ampliar la evaluación de seguridad a los contratos inteligentes Sui.

4. Investigación en el campo de protocolos de consenso (Universidad de Berna) A través de la investigación del campo actual de consenso, se proporcionan nuevas perspectivas para los protocolos de consenso criptográfico, ayudando a comprender mejor los algoritmos existentes.

5. Marco de verificación de alta confianza para protocolos de oráculos descentralizados (Universidad Carnegie Mellon) Crear un marco para analizar y verificar estrictamente los oráculos de blockchain mediante métodos formalizados, asegurando la precisión y equidad de los datos externos en los contratos inteligentes.

6. Identificación de cuellos de botella en la escalabilidad de blockchain (ETH Zurich) Identificar los cuellos de botella derivados de defectos en el diseño de contratos inteligentes, mejorando el potencial de paralelización de las aplicaciones de blockchain.

7. Verificación mecanizada del protocolo Bullshark (Universidad Nacional de Singapur) Utilizar herramientas modernas de verificación asistida por computadora para validar formalmente las propiedades de Bullshark, promoviendo la investigación de protocolos de consenso basados en DAG.

8. Marco de estándares de referencia de blockchain (Universidad de Lehigh) Crear un formato estandarizado de referencia para comparar de manera justa el rendimiento de las cadenas de bloques L1 y las soluciones de escalado L2.

9. Construir una capa de secuencia compartida escalable y descentralizada (Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea) Explorar el uso de Bullshark/Mysticeti como un algoritmo de ordenamiento compartido, permitiendo que múltiples Rollups utilicen Sui como capa de ordenamiento.

10. Optimización de precios de congestión en el mercado de tarifas locales (Universidad de Nueva York) Investigar el mercado de tarifas local para optimizar el mecanismo de precios por congestión en la red blockchain y lograr la mejor distribución de recursos.

11. Creadores de mercado automáticos de fragmentos (Instituto Tecnológico de Israel) Desarrollar el concepto de contratos fragmentados, utilizando múltiples contratos para aumentar la concurrencia, al mismo tiempo que se abordan desafíos como la fragmentación de la liquidez.

12. Divulgación privada en mecanismos de competencia (Universidad Romatolviata) Explorar nuevos métodos de diseño de mecanismos de mercado, estudiar el impacto de la divulgación privada de información en los resultados del mercado.

13. Generación de contratos inteligentes Sui basados en modelos de lenguaje grande (Universidad Carnegie Mellon) Mejorar la capacidad de un modelo de lenguaje grande ajustado para la generación de contratos inteligentes en el lenguaje Move.

14. Marco de comparación de lenguajes de Move (Universidad de Nicosia) Completar un análisis comparativo exhaustivo entre Solidity y Move, facilitando la transición de los desarrolladores hacia el desarrollo en Move.

15. Optimización de DeFi: métodos de aprendizaje profundo (Universidad Politécnica Federal de Lausana) Desarrollar modelos de aprendizaje profundo híbridos para optimizar la liquidez y las tarifas dinámicas en el protocolo Sui DeFi.

16. Evaluación de la capacidad de predicción de la volatilidad de SUI (Universidad Abierta de Chipre) Investigar la efectividad del algoritmo SPEC en la predicción de la volatilidad de los activos de Sui.

17. zkSNARKs transparentes de baja memoria post-cuántica (Universidad de Pensilvania) Desarrollar zkSNARKs escalables para resolver problemas como la complejidad temporal del probador, la complejidad espacial y el tamaño de SRS.

Estos proyectos de investigación abarcan múltiples campos de vanguardia en la tecnología blockchain, desde mecanismos de consenso hasta la seguridad de los contratos inteligentes, desde la optimización de DeFi hasta la protección de la privacidad. Al apoyar estas investigaciones académicas, la Fundación Sui tiene como objetivo impulsar la innovación y el desarrollo de la tecnología blockchain, sentando una base sólida para el futuro del ecosistema Web3.