先日、将棋ソフトの大会である第2回世界将棋AI電竜戦TSECが開催され、やねうら王チームのたややんさんの将棋ソフトである水匠が総合優勝を果たした。

競プロでも探索を行う問題が出題されることがあります。BFS(幅優先探索)とかDFS(深さ優先探索)とかで簡単に解けちゃう問題から、評価関数をうまく定義して、chokudaiサーチ(Beam Searchの亜種)みたいなので解決しないといけない問題まであります。

やねうら王ｍブランチとは強いのか、弱いのか。そこには、どんな技術が使われているのか。ざっと書き残しておきたい。

• This articlehas been translated from this article by DeepL translation. Sorry if it’s hard to read.

The NNUE evaluation function has been ported to Stockfish and has had a noticeable effect.

※　この記事の英語版はこちらです。

NNUE評価関数がStockfishに移植され、顕著にその効果を発揮しました。

「NNUEのネットワークサイズってNNUEの作者の那須さんが最適なものを選んでるんでしょ、いまさら工夫しても無駄だよ」という声がどこからともなく聞こえてきたのでここで反論しておきます。

ついにこの日がやってきました！

前回記事では、Stockfish NNUE(以下SF NNUEと略す)に関する情報を、英語圏の人達に届けるために書いたので、将棋界隈の人達が知りたい情報ではなかった気がするので、今回は、将棋界隈の人たちのためにざっと流れを書いておきます。

NNUE評価関数がStockfishに移植されたので、それについて情報をまとめておきます。

本記事は、日本語と英語でお送り致します。
※　英語版はDeepL翻訳を使って訳したものを修正したものです。

This article is provided in Japanese and English.
The English version is translated using DeepL translation.

WCSC30(第30回 世界コンピュータ将棋選手権)がコロナのために中止となり、代わりにWCSO1(世界コンピュータ将棋オンライン大会)が有志によって開催された。そこで優勝したのは水匠であったが、この水匠の思考エンジンは、探索部やねうら王、ｍブランチであった。ｍブランチとは何なのか。ｍブランチは何故強いのかについて軽く書いてみたい。