Deep Learningで将棋の評価関数の学習を行う。仮に、ResNetと呼ばれる画像識別でよく用いられるアーキテクチャを評価関数に使うとしよう。

やねうら王関連のドキュメントは、やねうら王のGitHubのWikiに整理して公開している。

先週末、第5回世界将棋AI電竜戦TSECが開催された。毎回、このような将棋AIの大会が行われると御自分の作った将棋AIを公開する開発者が一定数おられる。

いまどきの将棋AIは、探索エンジンとは別に、評価関数パラメーターの書かれたファイル(評価関数ファイル)、定跡DB(定跡の書かれたファイル)などに分かれている。これは、従来ひとかたまりだったものを、これでは開発の単位として大きすぎると思った私が、やねうら王をコンポーネント指向なデザインにしたからである。

やねうら王公式がmacOSに正式に対応して、macOS用のやねうら王の実行ファイルの配布を始めた途端、Electron将棋が静かに幕を下ろした。

先週、Mac mini(M2)を買った。買いたくないけど買った。

Appleが発売しているスマートウォッチApple Watch Series 9にて、将棋AIやねうら王・ふかうら王を動作させることに成功した猛者が現れた。

「大人の数トレチャンネル」(YouTube)に私が出演した時の後編の動画があまり再生回数が伸びてないので改めて紹介をさせていただく次第である。

vast.aiと言う個人間でGPUを貸し借りできるサイトにて、NVIDIA H100 SXMを$4/h(1時間$4の意味)ほどで借りられるので、実際に借りてふかうら王を動かしてベンチマークを取ってみました。