pasky/pachi

해결하는 문제

Pachi는 체스 게임인 고(Weiqi/바둑)를 위한 모듈식 프레임워크와 고강도 게임 엔진을 제공합니다. 전통적인 탐색 알고리즘과 현대적인 딥러닝을 결합하여 사용자가 컴퓨터와 대결하거나, 게임을 분석하고 다양한 변형을 탐색할 수 있도록 합니다.

작동 방식

엔진은 UCT(상한 신뢰경계를 트리에 적용한 것) 엔진을 사용하며, 몬테카를로 트리 탐색(MCTS)과 트리 정책을 위한 RAVE(빠른 행동 가치 추정) 방법을 통합합니다. Moggy 플레이아웃 정책은 3x3 패턴과 전술적 검사를 사용하여 반무작위 시뮬레이션을 수행합니다. 더 나아가, 이동 선택을 강화하기 위해 Pachi는 MM 패턴과 심층 합성곱 신경망(DCNN)을 정책 네트워크로 활용하여 루트 노드에서 탐색을 안내합니다.

대상 사용자

연습용 강력한 상대를 원하는 다양한 실력의 고 플레이어와 모듈식 게임 AI 프레임워크에 관심 있는 개발자들을 위한 것입니다. GoGui, Sabaki, Lizzie와 같은 GTP(Go Text Protocol) 인터페이스와 호환됩니다.

주요 특징

• 하이브리드 AI 접근법: MCTS, RAVE, 딥러닝(DCNN)을 결합하여 강력한 플레이를 구현합니다.
• 유연한 하드웨어 지원: 라즈베리파이와 같은 저사양 하드웨어부터 고성능 클러스터까지 지원합니다.
• 분석 도구: 호환되는 프론트엔드를 통해 최적의 수와 점수 추정치를 시각화할 수 있습니다.
• 모듈식 프레임워크: 고 플레이 프로그램의 개발과 개선에 사용할 수 있도록 모듈식 시스템으로 구축되었습니다.