pasky/pachi

何を解決するか

Pachiは、囲碁（Weiqi/Baduk）のボードゲームをプレイするためのモジュール式フレームワークと高強度のゲームエンジンを提供します。ユーザーはコンピュータと対戦したり、ゲームの分析や変化の探索を、従来の探索アルゴリズムと現代の深層学習の組み合わせを使って行えます。

動作方法

エンジンは、UCT（Upper Confidence Bound applied to Trees）エンジンを使用し、モンテカルロ木探索（MCTS）とRAVE（Rapid Action Value Estimation）法を組み合わせて木のポリシーを実装しています。Moggyのプレイアウトポリシーは3x3パターンと戦術的チェックを用いて準ランダムなシミュレーションを行います。さらに、移動選択を強化するために、PachiはMMパターンと深層畳み込みニューラルネットワーク（DCNN）をポリシーネットワークとして利用し、特にルートノードで探索を導くようにしています。

対象ユーザー

さまざまな実力の囲碁プレイヤーで、練習用の強力な相手を求める人、およびモジュール式ゲームAIフレームワークに興味を持つ開発者向けに設計されています。GTP（Go Text Protocol）インターフェース（GoGui、Sabaki、Lizzieなど）と互換性があります。

特徴

• ハイブリッドAIアプローチ：MCTS、RAVE、および深層学習（DCNN）を組み合わせて強力な戦いを実現。
• 柔軟なハードウェア対応：Raspberry Piのような低スペックハードウェアから高性能クラスタまで対応可能。
• 分析ツール：互換性のあるフロントエンドを通じて最善手やスコア推定の可視化をサポート。
• モジュール式フレームワーク：囲碁AIプログラムの開発・改良に使えるモジュール構造で構築。