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| 更新日： | 2023/6/30 18:48 | ||||||||||||||
| No. | クラス | 参加者名 | 開発者 | 予選落ち時B級参加 | マシン環境 | 計算主体 | 得意な指定局面 | ベースとなる他者AI | 3行アピール | 意気込み | ソフト名の由来 | アピール文書 | 自分の独自の改造により元のライブラリのレートよりどれくらい向上したか | 2024年年明けに開幕するハードウェア統一選の出場権を得た場合、参加を希望するか | タイムスタンプ |
| 1 | やねうら王 | やねうらお | 参加する | まだわからん | GPU | なんでもバッチコイ | ふかうら王 V8.00(開発版) | 1000兆局面思考させて作る(予定の)ペタショック定跡 Resnet 40bの巨大評価関数 df-pn詰将棋 |
寝落ちしないようにがんばるます | やねうらおが作ったソフトだからやねうら王 | 参加する | 2023/6/18 19:44 | |||
| 2 | VanillaWaffle | 渡辺 光彦 | 参加する | Core i5-11400, RTX 3080Ti | GPU | 対抗形のはず | ふかうら王7.61、dlshogi-wcsoc2020に追加学習した評価関数 | いつもは振り飛車を指すHoneyWaffleで参加していますが TSECということで必ずしも振り飛車にはならないので 今回は別名義で参加する次第です |
バーニラ、バニラ、高収入！ | 振り飛車定跡を搭載しない素のワッフルということでバニラにしました | R+100（いつも振り飛車定跡でマイナスになる分がなくなるので） | 参加する | 2023/6/18 20:16 | ||
| 3 | あやめ | 渡辺敬介 | 参加しない | 未定 | CPU | Factorization Machinesと実現確率探索の採用. | 参加する | 2023/6/18 20:24 | |||||||
| 4 | TMOQ（特大もっきゅ） | TMOQ | 参加する | CPU: Core Core i7-11700K 3.6GHz、GPU：NVIDIA GeForce RTX 3080 16GB | CPUとGPU両方 | ありません | dlshogi（改悪版）、水匠5（オリジナル）、YaneuraOu ver7.50（改悪版）の混合 | 今回もDLとNNUEの混成チームです、強くなることより個性的な手を指すことを目標にしております。 | 今度こそ何度も入玉してみせる！ | 愛娘が名付けてくれました、特大サイズのもっきゅ、らしい | かなり下がっていると思います | 参加する | 2023/6/18 20:35 | ||
| 5 | ponkotsu | jj1guj | 参加する | GCP a2-highgpu-2g | GPU | 多分居飛車、対振り飛車 | dlshogi(探索エンジン)、水匠5(計測用) | ネットワーク構造にDenseNetを使用しており、WCSC33では11位になりました 今大会ではレイヤ数をWCSC33バージョンより多くしています |
マシンが落ちないように頑張ります | コンピュータ将棋三大名称詐欺をするため | 未計測 | 参加する | 2023/6/30 17:46 | ||
| 6 | Hao | ザイオソフトコンピュータ将棋サークル | 参加する | c6a.metal | CPU | YaneuraOu ver7.63、『Joyful Believer』 (tanuki- 第 3 回世界将棋AI電竜戦本戦バージョン) | 高ノード数の探索による 自己対局による棋譜を用いた Fine-tuning |
中国語の狢のピンイン表記 | R+20 | 参加する | 2023/6/18 22:28 | ||||
| 7 | 水匠 | たややん | 参加する | c6a.metal複数構成 | CPU | 特になし | 探索部：やねうら王、評価関数：マメットブンプク | 今回は合議システムを頑張りました。 | 無事完走できるよう頑張ります！ | 特になし | 探索部＋評価関数：水匠5/YO7.63にR+150、合議エンジン：R+50 | 参加する | 2023/6/19 13:17 | ||
| 8 | koron | 野田煌介 | 参加する | Amazon EC2 c6a.24xlarge | CPU | 不明 | YaneuraOu ver7.63 水匠5 Li Hao | halfkp-256x2-32-32とhalfkp_1024x2-8-32の評価関数2つを使います WCSC33版より少し強くなってるはずです AWSあるよ |
面白い棋譜を作りたい。 | ハンドルネーム | リンク | 計測していないので不明 | 参加する | 2023/6/19 20:13 | |
| 9 | Ari Shogi and フレンズ | 兵頭 | 参加する | Core i7-10750H(メモリ32GB) 2.60GHz + GeForce GTX 1650Ti(メモリ4GB) | CPUとGPU両方 | 不明 | 水匠5、KomoringHeights、Wanderer(WCSC33)、Li、Hao、BLOSSOM、YaneuraOu ver7.50、python-dlshogi2(Ari Shogiのベース)、YaneuraOu ver5.33(NNUEの学習を行う場合) | 合議を試す。Ari Shogiと公開されているAIを使用する予定。余裕があれば自分でNNUEの学習もやる。 | 名前が全く思い浮かばなかった。大会を楽しみたい。 | Ari Shogiと他人が公開している将棋AIで構成されているから | ちゃんと計測できてない。あと、どれを基準にするかにもよる。全体としてはfloodgateレート3800〜3900ほど(6/15のバージョン) | 参加しない | 2023/6/19 21:01 | ||
| 10 | Etude No.2 | 谷合 廣紀 | 参加する | RTX4090 x1 | GPU | 居飛車系統 | Fukauraou V7.61 | DL系の推論・探索をしますが、モデル自体は自然言語的です。 具体的には、盤面を95字の文字列に変換して、Transformer系のモデルを使ってpolicyとvalueを推論します。 今回はモデルにPay Attention to MLPsで提案されているaMLP baseを使っています。 |
全力で楽しみます。 | 練習という意味合いも含めて、今回はEtudeにしています。 | 参加する | 2023/6/20 12:58 | |||
| 11 | AobaZero | 山下 宏、保木 邦仁、小林祐樹 | 参加する | Ryzen 7 3700X, RTX 3090 | CPUとGPU両方 | 居飛車 | LeelaZeroのコードはCPUでのネットワーク計算のみ、なのでMCTS、盤面（Bonanza)、ネットワーク計算（OpenCL,保木さん)実質フルスクラッチです。 | 最近のAobaZeroは先手の最善は矢倉だと信じています。角換わり、相掛かりは時代遅れとの主張です。 | 6400万棋譜から生み出された棋風で終盤になる前に倒します。 | 青葉山からです。 | 参加する | 2023/6/24 12:28 | |||
| 12 | 爆裂駒拾太郎 | burokoron | 参加する | OS：Windows 11 CPU：i9-13900K RAM：64GB |
CPU | フロムスクラッチ。 ※指し手生成にyasai 0.5.0およびcshogi 0.4.0を使用。 |
思考に大きな影響を与える他者の創作物を使用しないフロムスクラッチ将棋ソフト(指し手生成はライブラリ使用)です。 相手玉を詰ますと負けになるように制限した探索部で学習データを生成することにより、積極的に入玉する棋風を目指します。 Thompson Samplingアルゴリズムに基づいて、定跡と学習データを同時生成しています。 |
詰将棋意味ないです。 | 詰将棋のみで学習した爆裂駒捨太郎が詰将棋は意味ないことに気づいて駒を取るようになったため。 | 参加する | 2023/6/24 22:55 | ||||
| 13 | W@nderER | ihme_vaeltaa | 参加する | 検討中 | CPU | 居飛車？ | やねうら王(探索部) GL00_BLOSSOM_v00.01(評価関数) |
HKPKSDG型の評価関数 Blossomから追加学習 定跡作成は多分しない |
え、定跡使ってよかったんですか！？ | W@ndre+ER/wanderer, wonderer | 確認中 | 参加する | 2023/6/26 23:03 | ||
| 14 | TOGi2 | ihme_vaeltaa | 参加する | ノートPCの予定 | CPU | 居飛車 | 技巧2、Aobazero | 技巧2がベース Aobazeroの棋譜を使って一から学習 探索部をちょっと魔改造 |
人間の棋譜から学ばなかった棋風をお見せしたいね | TOG2重戦車+技巧2 | TOGi2と技巧2の比較（平手）：+200 TOGi2と技巧2の比較（山岡互角局面24）：+240 評価関数の比較（技巧2の探索部で固定）：-200 評価関数の比較（TOGi2の探索部で固定）：+77 探索部の比較(技巧2の評価関数で固定)：+240 探索部の比較(TOGi2の評価関数で固定)：+380 |
参加する | 2023/6/26 23:25 | ||
| 15 | Daigorilla | Daigo | 参加しない | C6ametal | CPU | 参加する | 2023/6/27 7:41 | ||||||||
| 16 | Daigorilla合議 | Daigo | 参加する | E5 v4 32コア以上 rtx3000番 3基 | CPUとGPU両方 | 参加する | 2023/6/27 7:43 | ||||||||
| 17 | Ravukomazole （ラブコマゾール） | Komafont | 参加する | Ryzen Threadripper 2950X + GeForce RTX 3090 | CPUとGPU両方 | 入玉形について改良中 | dlshogi + YaneuraOu (最新のもの) | ResNetに、新たな層を追加した独自のRyfcNetを採用。今回は、駒得に関する特徴量を追加した新しいモデルを試す予定。推論速度を低下させることなく、汎化性能を向上させています。 | 定跡に関するルール変更を直前まで知らされていなかったため今回は試作版での参加となりますが、新しい可能性をお示しできればと思います。 | 抗真菌薬Ravuconazoleに由来。駒得に関する特徴量を追加しているため。 | RyfcNetは、ResNetに比べてR+40〜+80程度。特徴量の変更については計測中。 | 参加する | 2023/6/27 7:56 | ||
| 18 | 元気もりもりニンニクパワー | 都賀町えいだ | 参加する | Ryzen 7 5700G / RTX 3060 | GPU | ないです | python-dlshogi2（書籍「強い将棋ソフトの創りかた」）がベースです | 書籍「強い将棋ソフトの創りかた」を参考にほぼC#で作成したソフトとなります。 | 去年よりは上の順位を狙います | 公募して配信アンケートの結果決まりました | -500〜-1000ぐらいです。 | 参加する | 2023/6/27 13:13 | ||
| 19 | ねね将棋 | select766 | 参加する | iPad (第9世代) | それ以外 | 特になし | 探索エンジン: YaneuraOu commit 599378d (V7.63より少し新しい) 評価関数: 水匠5、「強い将棋ソフトの創りかた」サンプルコードで学習した深層モデル |
Deep Learning系将棋ソフトやねうら王をiPadで動作させます。 Neural Engineと呼ばれる機械学習専用チップを活用し、局面評価を高速化しています。 CPU主体で動くNNUE系とNeural Engine主体で動くDL系を合議させます。 |
一般家庭にもあるようなモバイル端末でも結構強いところを見せたいです。 | 使用技術であるNEural NEtworkのアルファベットの綴り"NENE"から。 | リンク | R+330 (iPad上で、CPUのみを利用した場合を基準にNeural Engineの強さを計測) | 参加しない | 2023/6/27 14:21 | |
| 20 | 十六式いろは煌（きらめき） | 日本工学院専門学校AIシステム科煌プロジェクト | 参加する | CPU:Core i7-9700K , GPU:GeForce RTX 2070 SUPER, RAM:32GB, VRAM:8GB | CPUとGPU両方 | オールラウンダー？ｗ | dlshogi-wcsc32、やねうら王v7.61 | やねうら王NNUEをリゼロでガンバってるとこ！ dlshogi部分、何か変えたかったけどネ(´・ω・｀) あとは2023年の電竜戦さくらパイルールと変わらない(；´∀｀) |
4月からずっとガンバってるんで！パソコンがｗ | すえよしの「十六式いろは」と学生達で考えた「煌 ( きらめき ) 」を組み合わせて決定した！ | floodgateでR3500くらい？ | 参加する | 2023/6/27 14:45 | ||
| 21 | 十六式いろは初（うい） | すえよし。 | 参加する | GMKtec NucBox10 (CPU:AMD Ryzen 7 5800U, RAM:16GB) | CPU | オールラウンダー | なし！ | 反復深化探索がメイン！ ライブラリcshogiじゃなく独自のものに！ 前より弱くなるけど(ﾉ∀`)ｱﾁｬｰｗ |
時間切れ負けしないでー(´・ω・｀)←切実 | 十六式いろはシリーズで、開発初心者でも作れるよという思いから | 参加する | 2023/6/27 14:58 | |||
| 22 | 二番絞り | 芝世弐，曽根壮大 | 参加する | i9-12900K+RTX4090 | CPUとGPU両方 | たぶんオールラウンダー | dlshogi | 2020年より行っている大規模深層学習プロジェクトです 本大会用に準備は無く以前と同じ古いままです 密室で放置運転しますので落ちないといいのですが |
冷房入ってないので落ちないといいのですが | 教師データ流用プロジェクト | うまく計測出来てませんが幾分か強いようです | 参加する | 2023/6/27 15:12 | ||
| 23 | 白ビール | 芝世弐 | 参加する | i9-13900K | CPU | 白ビールなのでオールラウンダーです。 | YaneuraOu ver7.63 Kristallweizen評価関数 |
2019年世界コンピュータ将棋選手権準優勝の評価関数です 日本将棋連盟モバイル・毎日新聞Youtubeチャンネル・朝日新聞Youtubeチャンネルで読み筋評価値を担当しています 直前計測ですがfloodgateで4200は超えてますので現状でも一線級です |
密室で冷房入ってないので落ちないといいのですが | 某ビールバー由来です | あちこちで随分御利用頂いているので寧ろ基準となる側かと思っています。 | 参加する | 2023/6/27 15:29 | ||
| 24 | ナイトバロン | 湯川 | 参加する | ノートPC Windows 11 Core i5-11400H GeForce GTX 1650 メモリ16GB |
CPUとGPU両方 | 居飛車 | dlshogi | Python環境からC++環境に移行しました。 npsが約3倍になりました。(1500→4500) モデルの学習を進めていますが、間に合わなそうです。 |
大会に参加する度に改善して強くしていきたいです。 | コンピュータソフト ナイトバロン、闇の男爵 、将棋男爵 | 未測定 | 参加する | 2023/6/27 21:06 | ||
| 25 | きのあ将棋 | きのあ | 参加する | 未定 | CPU | 汎用、 | 利用なし | いわゆるフルスクラッチです。 他者作成の将棋ライブラリなどは利用していません。 floodgate棋譜の指し手情報(評価値など利用せず)などは利用しています。 |
2023年のWCSCよりR500以上強くしたいです。 | きのあそび | 参加する | 2023/6/27 17:02 | |||
| 26 | Lightweight | 神田 剛志 | 参加する | Ryzen 7 3700X, RTX3080, NVIDIA TITAN V | GPU | 無し | dlshogi | WCSC33からの追加学習バージョンです | 参加する | 2023/6/27 18:35 | |||||
| 27 | 氷彗 | 星霜の青鹿 | 参加する | 未定 | CPU | なし | 探索エンジン: YaneuraOu Ver.7.63 学習コード: nnue-pytorch （nodchipさんが将棋用に変更したものをベースにしています） 学習データ作成: 水匠5, dlshogi, BurningBridges, 水匠4改 |
halfka_256x32x32評価関数です nnue-pytorchのみで0から学習しました 学習データは、主に水匠5とdlshogiを使用して作成しました |
一線級のソフトには追いついていないですが、最低限のができたので出てみました | 何となく雰囲気で中二病っぽい名前をつけました | 水匠5と対局して5勝5敗 | 2023/6/28 18:16 | |||
| 28 | スーパーうさぴょん２Ｘ改 | うさぴょんの育ての親 | 参加する | Ryzen9 5950X | CPU | 特に苦手な局面も得意な局面もないと思います。 | 評価関数のベース：Apery WCSC29 なのはmini |
評価関数：Apery WCSC29 の評価関数から数億局面、相掛りの序盤を学習したもの…だったはず。 なのはminiに2021年6月時点のStockFishを取り込んで、定数を当時のやねうら王のソースコード見ながら調整したような…。 |
偶奇調整用ですｗ Ｂ級リーグも参加予定ですが、B級リーグの参加チーム数によっては偶奇調整の為、さんかしません。 |
「うさぴょん」はうさぴょんの生みの親さんのネーミング。バージョン番号は、基本ストリートファイターシリーズから。 | 定跡なしバージョンをfloodgateに放り込んでみたら、2023/6/28 20:30 現在 R3981 | 参加しない | 2023/6/28 20:33 | ||
| 29 | dlshogi | 山岡忠夫 | 参加する | NVIDIA A100x8 | GPU | オールラウンド | Apery：合法手生成、教師局面生成(一部)：水匠5、dlshogi自体もコントリビュートで改善されています。 | 我々は最善の戦略を展開します。 AIとして、人間の直感を超えた深い読みと複雑な局面への対応を示します。 この闘いにおいて新たな知見をもたらし、将棋AIの未来を切り開きます。 By ChatGPT |
最強AIへの道、我々と共に歩みましょう！By ChatGPT | Deep Learning Shogi | 参加しない | 2023/6/28 23:21 | |||
| 30 | 翡翠4.2 | 市川翠 | 参加する | プロセッサ：11th Gen Intel(R) Core(TM) i5-1155G7 @ 2.50GHz 2.50 GHz OS：Windows 11 Home |
CPU | 振り飛車 | わかりません | すえよし。氏開発の将スタを利用して作成しました。 自己対局で生成した棋譜で強化学習させました。 対抗形振り飛車持ちになった瞬間に勝ちを確信し始める可愛い子です。 |
瞬殺されないようにしたいです | 自分の名前と以前作ったモデル翡翠4号に対して強化学習した点から。 | わかりません | 参加する | 2023/6/29 17:28 | ||
| 31 | Argo | 市村豊 | 参加する | CPU：Core i5-2520M メモリ12GB Windows 10 | CPU | 特にないです。 | YaneuraOu ver7.50、評価関数水匠3改 | YaneuraOu ver7.50、評価関数は水匠3改をもとに追加学習させたもの。WCSC32/第3回電竜戦TSEC指定局面戦と同じものです。 | 一年前のものと同じソフトですが参加させて頂きたいです。同じのがあると去年との比較がやりやすくなるアンカーとしての価値があるのではないかと思うので、それはそれで参加する意味が少しはあるのではないかと自分的には思っています。 | 私のハンドルネームのargon（化学元素で原義は「怠け者・仕事をしない」）のイタリア語読みです。 | 水匠5に対して勝率40％くらいです（50回やって20勝30敗くらい）。元の水匠3改との比較はやっていませんが多分それよりは強くなっていると思います。気になる方は水匠3改の対水匠5の勝率を調べてください。 | 参加する | 2023/6/30 5:53 | ||
| 32 | きのあ将棋スピア型 | きのあ | 参加する | CPU | 汎用 | 他者の思考部利用なし | 通常版のきのあ将棋に対して、深く鋭く読むバージョン、 他流試合にてどのような差し回しになるのかを検証したいです |
検証にご協力お願いします | きのあそび | 参加する | 2023/6/30 18:42 | ||||