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| 更新日： | 2023/12/10 20:47 | |||||||||||||||
| No. | クラス | 参加者名 | 開発者 | 代表者の年齢 | 参加スタイル | マシン環境 | 計算主体 | 3行アピール | アピール文書 | 意気込み | ソフト名の由来 | 使っているライブラリ | 自分の独自の改造によるレート向上 | 予選敗退時のB級・C級の参加意思 | ハードウェア統一戦の参加希望 | タイムスタンプ |
| 1 | A級 | Li-VENGE | ザイオソフトコンピュータ将棋サークル | 39 | AI | m7a.metal | CPU | halfkp1024x2-8-32 たややん定跡生成手法 2020 + 角換わり水匠定跡 ハイブリッド定跡 AWS EC2 |
Shaba!Shaba-la-ba-la-Shaba-haba-HEEEE! | Li + RE-VENGE／AFRONOVA | やねうら王 角換わり水匠定跡 tanuki- | R+10 | 参加する | 参加する | 2023/11/27 18:43 | |
| 2 | C級 | ponkotsu | jj1guj | 25 | AI | g2-standard-48 | GPU | 機械学習モデルにDenseNetを採用(GPW23で採択済み) 間に合えば畳み込みカーネルを改良予定 |
まだまだぽんこつなのです | dlshogi(予定) | 参加する | 参加する | 2023/12/2 17:19 | |||
| 3 | TMOQ（特大もっきゅ） | TMOQ | 53 | AI | CPU: Core Core i7-11700K 3.6GHz、GPU：NVIDIA GeForce RTX 3080 16GB | CPUとGPU両方 | 局面に応じてAIを使い分け、入玉宣言による勝利を目指します | 「我の勝ちだ」と言いたい | 愛娘が名付けてくれました、特大サイズのもっきゅ、らしい | dlshogi（3 Feb 2022)（改悪版）、tanuki-wcsc33（オリジナルのまま）、YaneuraOu ver7.50（改悪版）の混合 | かなり下がっていると思います | 参加する | 参加する | 2023/11/25 8:22 | ||
| 4 | やねうら王 | やねうらお | 51 | AI | あとで | CPUとGPU両方 | ・ペタショック定跡(1ペタ局面探索した) ・詰将棋ルーチン刷新 ・やねうら王V8.00を用いてチューニング |
がんばるます(がんばらない) | やねうらおが作った将棋ソフトだから | やねうら王 | R+0 | 参加しない | 参加する | 2023/11/11 10:22 | ||
| 5 | A級 | KyoShogi | lefu | 25歳以下 | AI | RTX4090, i9-13900k(mb:Z790 Taichi), RAM 128GB | CPUとGPU両方 | python-dlshogi2 を参考にc++で実装しました。 model の学習が間に合わなさそうだったので、dlshogi互換エンジンを作成してjc26で推論出来るようにする方向性に軌道修正しました。主に詰み探索周りの改良を目指しています。 |
リンク | 探索部:cshogi, apery 定跡生成:YaneuraOu,Hao 教師読み込み:dlshogi model:jc26(https://note.com/qhapaq_shogi/n/n2c9a51b41845) |
参加する | 参加する | 2023/12/10 18:25 | |||
| 6 | B級 | HoneyWaffle | 渡辺 光彦 | 42 | AI | AWS EC2 m6a.48xlarge（予定） | CPU | 振り飛車の定跡を毎日数時間更新し続けました。 WCSC33の時と比較して収録局面数はかなり増えています。 今回は自分史上最高の準備をしています。 |
振り飛車で優勝争いをしたいです。 | 将棋盤をワッフルに見立てた等 | やねうら王、Blossom | R+100 | 参加する | 参加する | 2023/11/11 16:49 | |
| 7 | B級 | Ari Shogi and フレンズ | 兵頭 | 17 | AI | Core i7-10750H(メモリ32GB) 2.60GHz + GeForce GTX 1650Ti(メモリ4GB) | CPUとGPU両方 | 1.Ari Shogiは終盤力を捨てて序盤に特化する事を目指しました。 2.入玉専用のエンジンを作っています。 3.学習に流行りの生成AIを取り入れようとしています。(が間に合いそうにない) |
リンク | トラブル/時間切れ負け0で、勝率50%以上を目指します | 牡羊座 | cshogi(確定) / python-dlshogi2(確定) / やねうら王(確定) / KomoringHeights(確定) / dlshogi(パラメータ調整部のみ・確定) / Hao(未確定) / BLOSSOM(未確定) / W@nderER(未確定) / 水匠5(定跡生成のみ・未確定) | まだ完成すらしてないので未計測 | 参加する | 参加しない | 2023/11/11 19:21 |
| 8 | B級 | せんとくん二号 | koron | 16 | AI | Ryzen 9 3950x | CPU | halfkp_512x2-16-32（間に合えば） 定跡を0から再作成 |
今回こそトラブル0 | 奈良県のマスコットキャラクターから | やねうら王 nnue-pytorch Hao Blossom | R+20 | 参加する | 参加する | 2023/11/11 20:54 | |
| 9 | Strategist Surge | アリガ、海月、宇井絢音 | 21 | 人間とAIの合議 | AMD Ryzen 5 3550H .+GTX1650 | CPUとGPU両方 | python-dlshogi2とKomoringHeightsの合議制の将棋AIにする予定です | 爪痕を残したいです | 序盤の戦略は人間の私が考えて、変わった攻め将棋が、先手で指せれば良いと思ったのが、由来です。 | python-dlshogi2、cshogi、KomoringHeights、GougiShogi | 参加する | 参加する | 2023/11/29 15:07 | |||
| 10 | C級 | 日本工学院Bチーム | 市川翠、上原優介、古川一力 | 25 | AI | windows11 | CPU | ニューラルネットワークモデルをWideResnetにしました | 一勝くらいはしていきたい | pythondlshogi,cshogi | 参加する | 参加する | 2023/11/12 12:02 | |||
| 11 | C級 | ねね将棋 | select766 | 32 | AI | iPhone 15 Pro (思考用) + MacBook Air (通信仲介専用) | それ以外 | Deep Learning系将棋ソフトやねうら王をiPhoneで動作させます。 Neural Engineと呼ばれる機械学習専用チップを活用し、局面評価を高速化しています。 Apple系環境のためのビルド手段を整備しました。 |
リンク | 一般家庭にもあるようなモバイル端末でも結構強いところを見せたいです。 | 使用技術であるNEural NEtworkのアルファベットの綴り"NENE"から。 | やねうら王（対局エンジン）、dlshogi（評価関数学習） | R+330 (※2022年時点。iPad第9世代上で、CPUのみを利用した場合を基準にNeural Engineの強さを計測) | 参加する | 参加しない | 2023/11/12 15:15 |
| 12 | C級 | 十六式いろは幻（まほろ） | すえよし。 | 44 | AI | AWS EC2 c6a.24xlarge （vCPU96） | CPU | 人間の棋譜データをできるだけ使っていない評価関数（キラゼロ評価関数） 人間の棋譜データを使っていない定跡（キラショックAoba定跡） 自己対戦を積み重ねた学習データ（とhaoの自己対局の学習データ）による機械学習 |
NNUEに、まだ伸びしろはあるんだ！きっとな！ | 2016年から開発しているので。 NNUE→鵺（ぬえ）→あやかし→幻（まほろ） GPT4が作った詩をひとつ(*´ω｀*) 鵺は夜に輝く 未だ越えぬ壁を越える 未だ知らぬ道を探る 未だ語らぬ物語を紡ぐ |
YaneuraOu ver5.33＆ver7.61 | 計測していないのでわかりませんがfloodgateのR3500以上？ | 参加する | 参加する | 2023/12/2 9:38 | |
| 13 | C級 | NAGI | ペンギンクミマヌ | 25 | AI | ryzen7 3700X ,Geforce RTX3060 | GPU | AobaZeroとdlshogi_with_GCTの棋譜を用いた 学習をしました。定跡作成は人力と自動の併用です。 |
一つでも多く勝てるように頑張ります。 | 友人に是非とも自分の名前をつけて欲しいと言われたので | dlshogi,cshogi | 参加する | 参加する | 2023/11/12 18:33 | ||
| 14 | B級 | Godflygoooon | Daigo | 27 | AI | CPU E5 2683V4 ×2 32C GPU RTX4060 RTX3080 RTX3070TI RTX3060TI SYSTEM supermicro multi gpu server |
GPU | ブロック数15×224フィルタ 生成データはhaoを用いて前回の振り飛車学習データを元に勝率上位5位までの戦法を上位から順に比較した比率で採用したデータを新しく約100万少し追加学習した。(他のデータも再利用あり) |
今回こそ入賞するぞ? | ポケモンも飛行じゃないけど飛んでるよポケ あら不思議 |
dlshogi Hao やねうら王 |
まだ未定 | 参加する | 参加する | 2023/11/12 19:16 | |
| 15 | A級 | Paradisease | Daigo | 27 | AI | AWS c6ametal | CPU | いままでに前例のない局面を多数学習した。おそらく上位ソフトと一致率が極めて低いため、かなり混乱させるだろう。 | 独自の世界にてみな病なり | やねうら王 cshogi |
DGWcsv31より+400 2スレッド nps80万にてfloodgate R3900程です |
参加しない | 参加する | 2023/11/12 19:33 | ||
| 16 | B級 | MysteriousBook | くらっきぃ | 25歳以下 | 人間とAIの合議 | intel Core i7-13700KF 、NVIDIA GeForce RTX 4070 | CPUとGPU両方 | (計測したわけではないのでわかりませんが)おそらくNNUEのほうが強そうな構成にしました。基本的にはNNUEとDLを併用した楽観合議スタイルですが、持ち時間が短く、評価が割れると大変そうなのでそこを手作業の定跡で補っていきたいです。 |
精一杯頑張ります | アトリエシリーズ、ソフィーのアトリエから | NNUE系HaoもしくはLi、DL系ふかうら王 | 参加する | 参加しない | 2023/11/12 23:03 | ||
| 17 | C級 | 元気もりもりニンニクパワー | 都賀町えいだ | AI | Ryzen 7 5700G / RTX 3060 + RTX 3060 | GPU | python-dlshogi2をベーズにC#で作成しました | Bリーグ入りを目指します | リスナー公募＆リスナーアンケート | python-dlshogi2 | R3200程度。もう少し向上する予定。 | 参加する | 参加しない | 2023/11/23 23:34 | ||
| 18 | あすとら将棋２ | masatsune | over 25 | AI | PC１台： CPU：i7-13700F GPU：rtx4090 mem：128GB Windows or Linux | GPU | 通常のResNETではないオリジナル構造のNetworkを採用。学習後の追加工を実施。サーチ部(UctSearch)にも細かな改造を入れています。V191は開発終了。V210は追加工の途中かと。V210の探索パラメータのチューニングは合わない予定。どちらを使うかは未定です。 | WCSC33よりも上位を狙いたい | あすはトラになりたい 茶トラ猫です。wcsc33では あすとら将棋 で参加しました。今回はあすとら将棋２で参加します。 | dlshogi, cshogi | 未計測ですが、持ち時間が長ければ R+100 以上かと。（かなり重いネットワークなので短時間だと性能は出ないと思います。） | 参加しない | 参加する | 2023/11/14 21:47 | ||
| 19 | C級 | 手抜き | 手抜きチーム | AI | c6a.metal | CPU | 将棋プログラミングの勉強のために作っています。 αβ探索, NNUE評価, D言語, 手入力の定跡 https://github.com/hikaen2/tenuki-d |
『どうたぬき』(tanuki- 第1回世界将棋AI電竜戦バージョン)の評価関数ファイルnn.bin | 参加する | 参加する | 2023/11/29 2:11 | |||||
| 20 | B級 | Lightweight | 神田 剛志 | 26 | AI | Ryzen9 7950X, RTX3080, RTX4090 | GPU | ・EfficientNetを利用（WCSC33時からさらに層数を増やしています） ・PV-MCTSに工夫を入れています（詳細はHeavyweightのアピール文書を参照） |
(*‘ω‘ *) | 開発コンセプトである軽く速くあること | dlshogi, やねうら王, Hao, Suisho5 | 参加する | 参加しない | 2023/11/17 20:30 | ||
| 21 | B級 | Heavyweight | 神田 剛志 | 26 | AI | AWS EC2（p3.16xlargeを予定） | GPU | ・Self Attentionを使った新しいモデルアーキテクチャを利用 ・PV-MCTSに工夫を入れています（詳細はアピール文書を参照） |
リンク | (*‘ω‘ *) | Lightweightとは真逆のコンセプトになります | dlshogi, やねうら王, Hao, Suisho5 | 参加する | 参加しない | 2023/11/17 20:38 | |
| 22 | C級 | 芝浦将棋Softmax | 粂川叶、古根村光、五十嵐治一 | 26 | AI | Intel(R) Core(TM) i7-8700 CPU @ 3.20GHz 3.19 GHz | CPU | MC Softmax（モンテカルロ・ソフトマックス）探索という探索方式を採用しています． この探索法は，評価値の良さそうなノードを優先的に探索する選択探索の1つです． 確率的にノード選択を行うため，モンテカルロ木探索とはこの点で大きく異なっています． |
リンク | ようやくNNUEに移行したので動くことを祈ります！ | 元々は芝浦工業大学の研究室からの出場で、MC Softmax探索を用いていることから。 | 評価関数にtanuki-かAperyのものを使用する可能性があります。 | 参加する | 参加する | 2023/11/18 17:38 | |
| 23 | B級 | Grampus | あふろん@Grampus | 334 | AI | Ryzen Threadripper 3990X | CPU | 各種NNUE系評価関数を適当･･･適切に使い分ける予定です halfkp_1024x2-8-32（マメットブンブク形式NNUE評価関数）nantokakai（ﾅﾝﾄｶ改、Hao×BLOSSOMベースの標準NNUE系評価関数）Cendrillon2（振り飛車評価関数）Cendrillon3(仮)（ﾅﾝﾄｶ改を魔改造した振り飛車評価関数）Cendrillon3-Gian(仮)（絶対振り飛車を指す振り飛車評価関数） 定跡は姉弟子定跡(謎)を使用しますがfloodgateで丸出し＆穴だらけで突っ込みどころ満載です。最新HoneyWaffle定跡は定跡合戦でワシが育てた(嘘) |
がんばるます がんばってインペラルスッカラン（A級）になるます（厳しい） |
英語の「鯱」より | やねうら王、tanuki-wcsc33、Hao、BLOSSOM、水匠5、シンデレラ、SQMZ系評価関数 | R+20 | 参加する | 参加する | 2023/12/1 19:21 | |
| 24 | B級 | BURNING_BRIDGES | Renzo | AI | Core i9-13900K(mb/MSI PRO Z790A) : mem 128GB | CPU | 評価関数の強化(全て独自作成の教師) 定石の強化(対局ベースから手仕上げ) |
開発成果は上がってないですが,とりあえず参加します。 | やねうら王 : bb-dr3(mnv1) : nantokakai : hao | -50 | 参加する | 参加する | 2023/11/21 21:49 | |||
| 25 | C級 | AobaZero | 山下宏、保木邦仁、小林祐樹 | AI | Ryzen 7 3700X + GeForce RTX 3090 | CPUとGPU両方 | 人間の知識を一切使っていない評価関数です。AlphaZeroの追試を終了した後、独自路線です。 | 自己対戦の棋譜が矢倉だらけなので矢倉に誘導する手順を入れようか思案中です。 | 仙台の青葉山からです。 | 参加する | 参加する | 2023/11/21 21:26 | ||||
| 26 | B級 | ECLIPSE | Renzo | AI | Core i9-13700KF | CPU | 序盤定石を強化した。(現状、定石によるアドバンテージが大きい) 振り飛車有利の評価をする評価関数を採用。 作り込みが甘く、1年前よりあまり強くなってないかもです。 |
やねうら王 , シンデレラ | 100 | 参加する | 参加する | 2023/11/21 22:08 | ||||
| 27 | かっぱ・ざ・ろっく（はちひしゃ）！ | 結束バンド将棋倶楽部 | 114514 | AI | CPUとGPU両方 | ・振り飛車用の深層学習モデル（dlshogiのものを改造＋流用）を独自に学習 ・dlshogi、やねうら王のリレー or 合議による序盤力と終盤力の両立 ・定跡抜きで飛車を振る評価関数 |
注：飛車を持っています /.: ./.: .: :. .: .:/...: ...: ..:/|.: |.: |.: .: .: .: .:|.: .:∨:∧.: .: .∧ ∨ ＼､,,)rﾞ''"''ｰ弋辷_,,. /.: ./ .: .: .: :. / . : .|.: .: | |.: |.: |.: .: .: .: .:|ｉ.: ..:Ⅳ:∧.: .: .∧.:∨ =､..,,,ﾆ;ヲ_ ヾ彡r' ん .: .: .: .: .: :ん.: .:/|.: .: | |.:∧.:|.: .: .: .:jI抖-┼}‐..:|’,..: ..:|’, ∨ ｀`ミミ, i'⌒! ﾐミ＝ √.: .: .: .: .: ..:Г￣] ｢＾^T |.: .∧|.: .: .:´ .| ［.: .| ヤ.:|: |.: .: |: |ｉ.:| = -三t fﾞ'ｰ'l ,三 [.: .: .: .: .: .: ..:|.: .: / 〈.: .:］ Ｗ.:| .: .: :. .: / [ : | ’ :|: |.: .: |: ||.:| ,シ彡､ lﾄ l! ,:ﾐ... [: .: | .: .: .: .: .|.: ./ Ⅵ］ Ｗ|i .: .: ..:/ [.:/ |:/［:|.: ./り|Ν ／ ^'''7 ├''ヾ! : .: .| .: .: .: .: .|.:/ Ⅵ Ⅵ∨: .:/ ´ ′[:|.:/.: .∧ ／ l ト､ ＼. |.: .:| .: .: .: .: .| ＿＿＿ Ν V:/ rf竓芋ミ辷 厂.: .: .: ∧ 〃ﾐ ,r''f! l! ヽ |.: ∧.: .: .∧∧rf劣冖冖宀 ^´ √ .: .: :. .|:’,＼ ノ , ,ｲ,: l! , ,j! , ﾄ、 | .: .∧.: .: .∧.:〈´ 丶 √..:|: .: .: |.: | .: / ｨ,/ :' ':. l ヽ |.:}.: .:∧.: .: .∧:乂 /.: ./| .: .:/|.: |.: . / :: ,ll ﾞ': ﾞi |/.: ..: ..:＼:､: 戈ト廴 _ -- ┐ 厶イ:厶r'ﾞ 厶ｲ.:/ / /ll 'ﾞ ! /.: ..: ..:}.:∧`〕ト:廴 | ; .ィ | .: ./∧ 厶( /' ヽ. ﾘ /.: .: :. ./.: .∧.: :|⌒ )ｈ｡, 乂 / , rf辷.: |.: .√..:乂 / ヽ / /.: :. .: ./.: .jrf＾Ⅵ| r'′ うiｈ｡., ,.rf( ⌒ｈ|.: √: /}..:} / r'ﾞi! .,_, / ／ .: .: .: 厶^｀ Ⅵ ∧ う辷 ｢ ji|.:∧.:/ j:/ /. l! ｲ. /.: .: .:rf＾寸Ｌ }］ ∧ / | /f|.:| | ´ / ,:ィ! ト､ {.: .／＾＼ 寸Ｌ 八 ＼ | //И | |
ぼざろ | ・やねうら王 ・dlshogi ・水匠5（評価関数の学習元・暫定） ・HoneyWaffleの公開定跡ファイル（教師データの作成元） |
互角局面に対し、dlshogiの公開モデル比で-50程度 | 参加する | 参加する | 2023/11/22 8:45 | |||
| 28 | A級 | dlshogi with HEROZ | 山岡忠夫、加納邦彦、大森悠平 | 山岡忠夫 | AI | A100x8 | CPUとGPU両方 | 定跡の自動生成 | 我々は革新的なアプローチを取り入れます。AIの能力を駆使し、予測不可能な手法と高度な戦略で相手を圧倒します。この競技を通じて将棋AIの可能性を拡大し、技術の新たな地平を開拓します。 By ChatGPT |
Deep Learning Shogi | Apery | 参加する | 参加しない | 2023/12/3 20:09 | ||
| 29 | A級 | 氷彗 | 氷彗製作委員会 | AI | 未定 | CPU | halfka1024-8-32 Sqr Clipped ReLU nnue-pytorch による学習 |
ハンドルネームを考えるのが面倒になりました | 水匠リスペクトです | YaneuraOu masterブランチ nnue pytorch (nodchipさんによる将棋対応ブランチ) 水匠5 (教師データ作成) |
YaneuraOu 4.61/水匠5と比較しR+80程度 | 参加する | 参加する | 2023/11/23 23:10 | ||
| 30 | C級 | きのあ将棋 | きのあ | 40くらいになりました | AI | CPU:3990X、メモリ128G | CPU | いわゆるフルスクラッチで開発。 主につよさ以外のところに資源を投入して研究していますが、大会直前だけではあるものの集中して思考エンジンの強化に取り組みます。(今回は一週間程度になりそう) |
だらだらがんばります | きのあそび | 他者作成の将棋ライブラリの利用なし | 参加する | 参加する | 2023/11/24 0:30 | ||
| 31 | A級 | Ryfamate | 駒の書体(Komafont) | AI | Ryzen Threadripper 2950X, GeForce RTX 4090 | CPUとGPU両方 | DL系評価関数とNNUE型評価関数を組み合わせ、おうちパソコンのパワーを最大限引き出すことを目指しています。 DL系評価関数は、既存のResNetに改良を加えたRyfcNetを開発し、推論速度を落とすことなく認識精度を向上させています。 最新版のRyfcNetでは、特にSelf-Attentionを用いたレイヤーのpositional embeddingを工夫することで、角の間接的な効きなど従来のモデルでは苦手としていた斜めに離れた位置の関係を効率的に認識することに成功しています。 |
リンク | 幅広い開発者の方々と交流出来ましたら幸いです。 | 2種類の薬を組み合わせた抗結核薬 Rifamate に由来。ResNetとNNUEを併用するため。 | dlshogi, YaneuraOu (教師局面の生成や計測などには、主にmodel-dr2_exhi、水匠、tanuki、BLOSSOMを使用) | モデルアーキテクチャの改良: R+60～+100 | 参加しない | 参加する | 2023/11/24 23:34 | |
| 32 | A級 | W@nderER | ihme_vaeltaa | AI | c6a.metal | CPU | HKPKSDG型の評価関数 Blossomベースに追加学習 |
TSECで燃え尽きていました | W@ndre+ER/wanderer, wonderer | やねうら王(探索部) GL00_BLOSSOM_v00.01(評価関数) Hao、Apery、jc2、爆裂訓練太郎水匠、dr2-exhi、(教師生成やレーティング確認等々) Python-shogi、cshogi(作業用) |
元のライブラリーが評価関数だとすると、+10位？ | 参加する | 参加する | 2023/12/5 7:21 | ||
| 33 | C級 | ナナ将棋 | ihme_vaeltaa | AI | ARM Cortex-A7 |
CPU | 各駒の評価を歩と同等に置換したとき、香車の置換が最も棋力低下が少なかった。 そのため、香車と歩が同程度の価値だと思いこませています。 ちょっと不思議な、それなりの将棋を指せます。 |
リンク | 過去大会参照下さい。 | 過去大会参照下さい。 | なのはmini/Apery | 過去大会参照下さい。(前回から変更なし) | 参加する | 参加しない | 2023/11/24 12:26 | |
| 34 | A級 | ケルンバ | Bond | 26歳以上 | AI | AWS | CPU | ・初期局面を幅広く生成する ・Stockfishを参考に学習する ・検証用データをいくつも用意してテストする |
HERO IS COMING. | !(^o^)! | やねうら王,tanuki-,dlshogi(cshogi),AobaZero | tanuki-wcsc32より学習し、勝率6割~ | 参加する | 参加する | 2023/11/24 22:32 | |
| 35 | kyky | Daimon278 | 60歳 | AI | CPU | 初めから、完全に必勝法を求めることを目指した。したがって、評価値という概念は使わなかった。 | 勝って、関数型言語の優位性をアピールしたい。 | フィンランド語で「才能」を意味する。同名の会社を27年前に立ち上げたが、具体的活動に入る前に解散。その後、空気を読めない「KY」という言葉が流行り、深層学習アルゴリズムの忖度するAIとは、一線を画す人工知能を目指という意味も込めて、復活を目指す。 | なし。 | 参加しない | 参加する | 2023/11/24 14:59 | ||||
| 36 | A級 | 水匠 | たややん、やねうらお | AI | AMD EPYC 9654x2 | CPU | 定跡作成法につき、データベースを工夫することで、ミニマックス法を使わずに水匠定跡と同様の精度で高速（データベース探索部分で1万倍以上）に定跡を作成できるようになりました。 あとは、AMD EPYC 9654x2を使った高精度の棋譜を利用することによる評価関数の改善、最新Stockfishを参考に探索部の改善をしました。 |
今年も開催いただきありがとうございます。 | 最後の神頼みが上手くいくよう、すいしょうという名前にした（嘘 | やねうら王、マメットブンプク評価関数 | 水匠5/YO7.63に対してR+200（評価関数R+150, 探索部R+50） | 参加する | 参加する | 2023/11/27 20:49 | ||
| 37 | C級 | 爆裂駒拾太郎 | burokoron | AI | OS：Windows 11 Pro CPU：13th Gen Intel(R) Core(TM) i9-13900K 3.00 GHz RAM：64.0 GB |
CPU | 思考に大きな影響を与える他者の創作物を使用しないフロムスクラッチ将棋ソフト(指し手生成はライブラリ使用)です。 相手玉を詰ますと負けになるように制限した探索部で学習データを生成することにより、積極的に入玉する棋風を目指します。 Thompson Samplingアルゴリズムに基づいて、定跡と学習データを同時生成しています。 |
リンク | 詰将棋意味ないです。 | 詰将棋のみで学習した爆裂駒捨太郎が詰将棋は意味ないことに気づいて駒を取るようになったため。 | yasai 0.5.0 cshogi 0.4.0 |
参加する | 参加する | 2023/11/24 17:00 | ||
| 38 | A級 | 二番絞り（ビール工房HFT支店） | 芝世弐、曽根壮大 | 50 | AI | クラウドのマシン借ります | CPUとGPU両方 | 丹念に絞りました。 探索無し（0.1秒未満）でもほとんどの人間に勝てます。 今年はどうなることやら。 |
トラブルなく対戦出来れば良いと思っています。 | 生成した教師データを再度流用するプロジェクトと言う意味です。 | python-shogiやらdlshogiやらcshogiやら | 恐らくハードウェアスペックが上がるほど差が広がります。 | 参加する | 参加する | 2023/11/24 18:42 | |
| 39 | C級 | shotgun | 芝世弐 | AI | i7-8750H | CPU | 第5回電王トーナメント準優勝のまま参加します ノード数制限を入れて当時とほぼ同じ性能に落としております 基準ラインとしてトラブル無い完走目指します |
ノータイムの序盤を御堪能ください | アメリカンフットボールの戦型から | 技巧・やねうら王・python-shogiなど | 参加する | 参加しない | 2023/11/24 18:45 | |||
| 40 | C級 | 偶奇調整用 | 偶奇調整用（運営設置） | 0x34 | AI | Ryzen7 2800X | CPU | 偶奇調整用につき、れさぴょんをベースにしたものか、うさぴょん系です。 どちらもフルスクラッチ （うさぴょん２系は使用しない予定） |
偶奇調整用につき、トラブルなく最後まで戦えれば… | 偶奇調整用なので | フルスクラッチにつき元のライブラリなし | 参加する | 参加しない | 2023/11/24 20:36 | ||
| 41 | C級 | なのは | かず | 53 | AI | Lenovo ThinkPad T14 Gen1(Ryzen 7 PRO 4750U) | CPU | チェスプログラム(Stockfish)をベースに将棋プログラムを開発しました | 全力全開 | 熱血魔法バトルアクションアニメ「魔法少女リリカルなのは」シリーズの主人公高町なのはを由来にし、さまざまな称号を冠する彼女のような強さを盤上で実現したいという願いを込めています。 | なのはmini、やねうら王 | 参加する | 参加する | 2023/11/24 21:24 | ||
| 42 | C級 | Asura | 大渡勝己 | 8866128975287528^3 + (-8778405442862239)^3 + (-2736111468807040)^3 | AI | CPU | 多くのゲームを学習したニューラルネットでプレーする予定（将棋は未学習） | 2023年4月からの半年で1000個のAIコンペティション参加を達成できましたが、年度末までゲームAI系は参加数を伸ばし続けます！ | 手がいっぱいある＝多くのゲームを1つのAIでプレーする | 参加する | 参加する | 2023/11/24 21:54 | ||||
| 43 | C級 | きのあ将棋－２号 | きのあ | AI | 未定 | CPU | いわゆるフルスクラッチ。 通常きのあ将棋と違い２号では探索の深さを優先したいと思います。 大会の直前に1-2日かけて色々いじる予定。 |
運営しながら参加がんばります！ | きのあそび | なし | 参加する | 参加する | 2023/11/24 23:50 | |||