やねうら王の新しい詰将棋エンジンは、一度調べた局面をすべて残している＆合流を処理しないのでメモリを大量に消費するという話を先日書いた。 →　やねうら王詰将棋ルーチンでミクロコスモスは解けますか？

昨年11月に行われた電竜戦ではDeep Learningを用いた将棋ソフトGCT(エンジン部dlshogi)が優勝して、半年後のWCSC31(第31回 世界コンピュータ将棋選手権)では、Deep Learning勢しか決勝日には残れないのではないかと私は予想した。

昨年の世界コンピュータ将棋オンライン大会で優勝したソフト、水匠。

大会では、水匠は探索部にｍブランチを用いて、かつ、スリッパ(AMD Ryzen Threadripper 3990X)を使用していました。そのせいか、「水匠が優勝したのは、ｍブランチとスリッパのおかげだろｗ」と言う声がなくもありません。

やねうら王 V6.00公開しました。お年玉アップデートです。

年末なので、2020年の将棋ソフト界隈のことを自分目線でまとめておきたい。自分目線なので全然まとめになってないとは思うけども、その点は御容赦願いたい。

ミクロコスモスというのは、1525手詰めとして知られている有名な長編詰将棋である。これが、やねうら王の新しい詰将棋ルーチンで解けるかどうかで言えば解ける。原理的には、メモリと時間が無限にあればどんな問題も解けるのが、この新しい詰将棋ルーチンであるから。

やねうら王のエンジンには、tanuki-詰将棋エンジンがその仲間にいましたが、今回、やねうら王詰将棋エンジンを追加しました。

開発者の皆さん。詰将棋ルーチンをせっかく作っても、そのベンチマークの方法に悩んでいませんか？詰将棋問題集を手打ち入力なんていまどきナンセンスです。

ふかうら王の製作のためにdlshogiのソースコードをくまなく読んだので、Deep Learning型の将棋についてつらつらと書いてみる。

将棋界でもチェスのフィッシャールールが取り入れられることが多くなってきた。フィッシャールールとは、1手ごとにN秒加算するというルールである。