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| 更新日： | 2024/7/1 8:04 | |||||||||||||||
| No. | クラス | 参加者名 | 開発者 | マシン環境 | 計算主体 | 第一部(通常大会)参加するか？ | 第二部(耐久レース)参加するか？ | 得意な指定局面は？ | 3行アピール | AIのベースは？ | アピール文書 | 意気込み | ソフト名の由来 | 自分の独自の改造によるレート向上 | ハードウェア統一戦があれば参加するか？ | タイムスタンプ |
| 1 | うぉっち・ざ・るーく！ | select766 | Apple Watch Series 9 | CPU | 参加する | 参加しない | 特になし。 | スマート ウォッチで 出場します |
やねうら王(V8.30)、nodchip氏が公開している、将棋AI Haoで生成された学習データ(https://huggingface.co/datasets/nodchip/shogi_hao_depth9) | リンク | 腕時計、意外とハイスペックです。 | 漫画「ぼっち・ざ・ろっく！」のタイトルにインスパイアされた。スマートウォッチを使っている点をアピールする名前にした。 | 評価関数については、水匠5に対してレート+67（Apple Watchの性能を基準にPC上で比較）。Apple Watchで動作する将棋AIという観点ではおそらく史上初なので、レート+∞。 | 参加しない | 2024/6/16 18:06 | |
| 2 | CHECKMATES IN TAN TAN たぬき | ザイオソフトコンピュータ将棋サークル | m7a.metal-48xl | CPU | 参加する | 参加する | 入玉模様 | やねうら王ベース nnue-pytorch による学習 halfkp_512x2-8-96 ネットワークアーキテクチャー |
YaneuraOu ver 8.30 | あのたぬきとスキャンダル | https://x.com/YoshiyukiKubota/status/1796089167920672859 でプロ棋士窪田義行先生よりご提案いただいたアイデアをもとにしました。元ネタに含まれる THE CHECKERS の CHECK という単語は、王手を意味します。これを考慮し、より強い意味の CHECKMATE という単語を採用するとともに、 CHECKERS にスペルを近づけるため、 CHECKMATES としました。 | R+70 | 参加する | 2024/6/16 18:08 | ||
| 3 | Daigorilla | D | epyc 7571 dual | CPU | 参加する | 参加する | 不知 | Pytorchで学習させ、nnueの特徴量は448x16x64 | やねうら王8.20 | 19秒 | 参加する | 2024/6/16 18:08 | ||||
| 4 | 元気もりもりニンニクパワー | 都賀町えいだ | Ryzen 7 5700G / RTX 3060 | GPU | 参加する | 参加する | とくにありません | python-dlshogi2を下にc#で作成したものがベースで、それに大会ごとにマイナーチェンジのバージョンアップを行っています。 | python-dlshogi2がベースです。詰将棋ルーチンはありません。 | 去年よりさすがに順位を落とす（B級リーグ29勝19敗）と思いますが、頑張ってもらいたいです | 公募してYouTubeのライブ配信のアンケートできまりました。 | R-200前後(floodgateR3000前後)です | 参加しない | 2024/6/16 21:03 | ||
| 5 | Ari Shogi and フレンズ | 兵頭 | Core i5-13400F + GeForce RTX 4060Ti(メモリ16GB) | CPUとGPU両方 | 参加する | 参加する | 不明 | 1. 昨年から引き続き「DL系で優位を作りNNUE系で押し切る」という方針で開発しています。 2. 第4回電竜戦本戦から引き続きDL系評価関数にアンサンブルの技術を利用しています。 3.NNUEを自作の学習部( https://github.com/YuaHyodo/Ari_Shogi_NNUE_train )で学習させています。余裕があれば新しいアイディアを何個か試したいと考えています。 |
python-dlshogi2, YaneuraOu(7.50か8.30GitHub版), Hao, 水匠5, BLOSSOM, Li | トラブル/時間切れ負け0で勝率55%以上を目指します。 | 牡羊座 | まだ完成していないので計測不可 | 参加する | 2024/6/17 18:00 | ||
| 6 | AobaZero | 山下宏、保木邦仁、小林祐樹 | RunPod 4090 x4 (予定) | GPU | 参加する | 参加する | 居飛車 | 将棋のルールだけから学習させたAIがどう指すのか楽しみです | dlshogiの思考エンジン | 面白い棋譜が残せれば、と思います | 仙台の青葉山から | 参加する | 2024/6/18 6:19 | |||
| 7 | しゅうた | ペンギンクミマヌ | Ryzen7 3700X RAM16GB | CPU | 参加する | 参加する | 居飛車で矢倉と角換わりはよく指しています | 自身初のNNUEに初挑戦しました。 halfkp_1024x2-8-64です。 学習データはshogi_hao_depth9を活用しました。 |
やねうら王V8.20開発版、評価関数は０から学習 | 大会中、開発者は寝るけどソフトが寝落ちしないように気をつけます | 友人がどうしても自分の名前を冠して欲しいと言ったので | dlshogiライブラリからnnue-pytorchに転向したので単純比較できないですけど、R+600です。 | 参加する | 2024/6/18 14:02 | ||
| 8 | TMOQ（特大もっきゅ） | TMOQ | CPU: Core Core i7-11700K 3.6GHz | CPU | 参加する | 参加する | オールラウンダーです！ | ChatGPTを活用した将棋を披露いたします | ChatGPT、「お前、CSA会員にならねーか？」 | ChatGPTの万能さを世界に向けてアピールします！ | 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 | ChatGPT単独では棋力の差が大きいので、「お前、CSA会員にならねーか？」とのリレー指しで棋力を調整しております | 参加する | 2024/6/24 8:36 | ||
| 9 | CalicoCat | CalicoCat | i7-13700kF rtx4090 | GPU | 参加する | 参加しない | 居飛車 | dl系のソフトで、model のブラッシュアップの途中ですが、現段階での性能確認という事で。今回は持ち時間が短いので、探索速度重視・読み抜けを防ぐ工夫 の２点に重点を置いたmodelで参加します。 | dlshogi の枠組みで、model構造は完全オリジナル。探索部は改造して使っています。 | ハードウェア統一戦に出れる様がんばります。 | model の特徴を現す名前にしました。 | 対戦条件に強く依存するので、一概には答えられません。floodgate の条件であれば、R+300位かと推測しています。時間が短い程差はなくなると考えています。 | 参加する | 2024/6/20 22:42 | ||
| 10 | 问玩的 | won wan de, yingling | core i5-11400H | CPU | 参加する | 参加する | 居飛車 | 開発するかも やねうら王で練習 |
YaneuraOu ver8.30 | うまくできるといいです | 由 "问的 "和 "玩的 "组合而成的新词。 | 参加しない | 2024/6/26 19:04 | |||
| 11 | dlshogi | 山岡忠夫 | A100x8 or H100x8 | CPUとGPU両方 | 参加する | 参加する | オールラウンド | ResNet 40ブロック512フィルタのモデルで終盤を強化した | 盤面管理と指し手生成にApery WCSC28 | この大会は新たな局面を探求し、最善の手を見つけ出す絶好の機会です。全力で挑み、将棋AIの可能性を広げることを目指します！ By ChatGPT | Deep Learning Shogi | 参加しない | 2024/6/22 11:56 | |||
| 12 | Pretzel | 大渡勝己 | CPU | 参加する | 参加する | 自由 | 完全自作 天地無用 東想永遠 |
過去参加はライブラリ使用させていただいたので今回は生身で出場します！ | いとお菓子 | 参加する | 2024/6/23 17:51 | |||||
| 13 | 氷彗 | 氷彗製作委員会 | 未定 | CPU | 参加する | 参加する | わかりません | やねうら王ベース nnue-pytorch による学習 halfka_1280-8-64 ネットワークアーキテクチャー |
YaneuraOu ver 8.30 | L3層を96にするアーキテクチャーも試しましたがこちらでは強くなりませんでした。 | 水匠リスペクトの名前をChatGPTに考えてもらいました。ですが、同じ「ひすい」という名前を使っている方がいるので改名を検討しています。 | vs 水匠5/YaneuraOu ver 8.30 (1秒 4thread 互角局面) 2182勝-656敗-162分 (勝率 75.43 %) vs 水匠5/YaneuraOu ver 8.30 (1秒 4thread 平手初期局面) 2373勝-533敗-94分 (勝率 80.67 %) |
参加する | 2024/6/23 23:56 | ||
| 14 | 爆裂駒拾太郎 | burokoron | OS：Windows 11 Pro CPU：13th Gen Intel(R) Core(TM) i9-13900K 3.00 GHz RAM：64.0 GB |
CPU | 参加する | 参加する | 入玉系 | 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。 |
局面管理：yasai 0.5.0、cshogi 0.7.5 | 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 | 2024/6/24 0:37 | |||
| 15 | Grampus | あふろん@Grampus | Ryzen Threadripper 3990X | CPU | 参加する | 参加する | 居飛車。指定局面戦は棋力の計測以外に意味はありません。 | halfkp_1024x2-8-64（tanuki_wcsc34）を独自に強化？（いんちき）した評価関数を使用します。 | YaneuraOu ver8.30dev、tanuki_wcsc34 | 人はみな 誰にも見せぬ自分を 持っている―― 世界各国が水面下で熾烈な情報戦を繰り広げていた時代。東国（オスタニア）と西国（ウェスタリス）は、十数年間にわたる冷戦状態にあった。西国の情報局対東課〈WISE（ワイズ）〉所属である凄腕スパイの〈黄昏（たそがれ）〉は、東西平和を脅かす危険人物、東国の国家統一党総裁ドノバン・デズモンドの動向を探るため、ある極秘任務を課せられる。その名も、オペレーション〈梟（ストリクス）〉。内容は、“一週間以内に家族を作り、デズモンドの息子が通う名門校の懇親会に潜入せよ”。〈黄昏（たそがれ）〉は、精神科医ロイド・フォージャーに扮し、家族を作ることに。だが、彼が出会った娘・アーニャは心を読むことができる超能力者、妻・ヨルは殺し屋だった！3人の利害が一致したことで、お互いの正体を隠しながら共に暮らすこととなる。ハプニング連続の仮初めの家族に、世界の平和は託された――。そうして、互いに正体を隠したまま受験に挑むことになった3人。試験当日、動物たちが暴走するトラブルが起きるが、黄昏の冷静な判断とヨルの体術、アーニャのテレパシーで事なきを得て、黄昏は寮長ヘンリーに認められる。しかし、面接官のアーニャへの心無い質問に黄昏は激昂し、机をたたき割ってしまう――。こうして3人は正体を隠したまま受験に合格、黄昏は標的に近づくため、標的の息子・ダミアンとアーニャが同じクラスになるよう編成を改ざんする。しかし、ダミアンの横暴な態度にアーニャがヨル直伝のパンチを繰り出し、作戦は早々に破綻の危機！！さらにスパイの天敵であるヨルの弟・ユーリがフォージャー家を突然訪問！互いがスパイと秘密警察であることを隠しながら、黄昏とユーリは腹を探り合う。姉を偏愛するユーリは黄昏に本物の夫婦であることを証明しろと迫るが、ユーリが秘密警察だと見破った黄昏が堂々とヨルに愛を告げ秘密を隠し通す。アーニャは特待生になる為、社会貢献で褒章の"星"（ステラ）を得ようとするが失敗。だが超能力で溺れている少年に気づき、人命救助の功績で"星"を獲得する！そのご褒美として、一家は犬を飼うと決めるのだが、3人がアーニャが飼う犬を求め街に出かけると、時を同じくして爆弾犬を使った西国大臣暗殺計画が発覚…！黄昏が大臣暗殺阻止に奔走する間、フォージャー家を知る不思議な犬と出会ったアーニャは、その犬の予知能力に助けられ黄昏が死ぬ未来を変える。そして一家はその犬を「ボンド」と名付け、家族として迎え入れる事に――！予知犬のボンドが家族に加わり、オペレーション〈梟（ストリクス）〉もフォージャー家もようやく軌道に乗ったと思われたが、中間考査でアーニャ史上最大のピンチ！中間考査の日は超能力が使えずこのままでは落第だとアーニャは気づく。しかし勉強を教わることになった叔父ユーリの「知は力」の言葉にアーニャは感銘をうけ、自力で全科目赤点回避を達成する！そんな折、ロイドの同僚で西国諜報員の夜帷（とばり）がフォージャー家を訪れる。黄昏を慕う彼女は一家の妻の座を狙っていた！戦時下の機密文書の手がかりを求め、非合法な大会に参戦する黄昏と夜帷。任務は無事成功し、夜帷はヨルにテニスで勝負を挑むが、完敗。結果としてフォージャー夫婦の絆は深まった。そんな折、イーデン校では懇親会が開かれる。黄昏は標的・デズモンドと次男・ダミアンの親子の時間に割り込む形で、ついにデズモンドとの初接触（ファーストコンタクト）を果たす！！一方、ヨルは東国の秘密組織「ガーデン」の任務で、豪華客船に乗り込みマフィアの要人を護衛する事に！アーニャとロイドも旅行で同船している中で任務に当たるヨルは、裏の仕事に迷いを感じるように…。一方、アーニャもヨルを助けようと奮闘する。ついに暗殺者に追い詰められてしまうヨルだが、家族を想い、過去のロイドの言葉を思い出して再び立ち上がる。その一方で、豪華客船には爆弾が仕掛けられていた――！危機を察知したロイドとアーニャは、それぞれ尽力し、3人それぞれの奮闘で暗殺者集団の襲撃と豪華客船爆破の危機も乗り越え、無事にリゾート島での休暇を楽しんで家族の仲を深めることができた。だが、中休み明けに現れたマダム・シュラークの抜き打ち検査で、アーニャはダミアンにハンカチを貸して自分が忘れ物をしたことになり、二つ目の”雷”（トニト）を取ってしまう！！ アーニャがんばるます |
英語の「鯱」より | R+0.114514 | 参加する | 2024/6/24 1:18 | ||
| 16 | BURNING BRIDGES | Renzo | CPU:Ryzen-9 7950X3D / マザー:MSI X670E GAMING PLUS WIFI /RAM:64GB | CPU | 参加する | 参加する | 相掛かり | nnue-pytorch による学習 halfkp_640x2-8-96 ネットワークアーキテクチャー 他のネットワークアーキテクチャーを試す時間が足りなかった |
YaneuraOu ver8.30dev . 評価関数はゼロから作成。独自教師70%(残り30%狸d9) | じさくおうちぱそこんでがんばります。 | 参加する | 2024/6/24 23:25 | ||||
| 17 | W@nderER | ihme_vaeltaa | ハードウェア統一戦マシン（運営設置） | CPU | 参加する | 参加する | 居飛車？ | halfkp kingsafety distinguish goldsというnnue型で参加 floodgateのR4000以上の棋譜でgaussian lambda式チューニング やねさんのfanbox特典の評価関数や定跡でも学習棋譜を生成してみたが効果はよくわからなかった |
探索部はYaneuraOu ver8.30 評価関数のベースはBlossom |
NNUEネットワークを改良する人がもっと増えないかなと思います。 | wanderer+wonderer, w@ndre+ER | 未確認 | 参加する | 2024/6/26 9:30 | ||
| 18 | 二番絞り | 芝世弐，曽根壮大 | i9-12900K+RTX4090 | CPUとGPU両方 | 参加する | 参加する | たぶんオールラウンダー | 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 |
dlshogiの古いバージョン（2020年） | 当日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 | 2024/6/26 9:33 | ||
| 19 | nn14 | 芝世弐 | i9-13900K | CPU | 参加する | 参加する | 概ね居飛車かと | nnue-pytorchの習作です floodgateで意外に強かったので本大会に投入して実力を試したいと思います そこそこ強かったら公開します |
YaneuraOu 8.3？ nnue-pytorch（今月頭くらいのブランチ） |
密室で冷房入ってないので落ちないといいのですが | 開発コード。nnue-pytorchの習作として14番目です。まともに収束した中では3番目かな？ | Kristallweizenよりは見る限り既に強そうです。 | 参加する | 2024/6/26 9:40 | ||
| 20 | きのあ将棋 | きのあ | CPU | 参加する | 参加する | 汎用 | 評価関数は、深層学習に影響を受けた多段階評価の合議制 候補手生成は、譲捕手の属性ごとにキレーティングの値をもとにオーダリング 探索は、進化モデル＆集団交配モデルで最適化 |
いわゆるフルスクラッチ。他者作成将棋AIの利用なし | 無理しないように頑張ります | きのあそび | 参加する | 2024/6/26 15:49 | ||||
| 21 | Ryfamate | 駒の書体(Komafont) | Ryzen Threadripper 2950X, GeForce RTX 4090 (一部クラウドを利用する可能性あり) | CPUとGPU両方 | 参加する | 参加する | オールラウンド | 第一部では、DL系とNNUEの合議を用いる予定。DL系は、ResNetに新たな層を追加した独自のアーキテクチャ"RyfcNet"を採用。今年は、Transfomerを用いた評価関数を含め、複数種類の評価関数から教師を生成することで、読み抜けなど苦手な局面を減らしています。 | dlshogi + YaneuraOu (最新のもの) | 指定局面戦でないと見られない、様々な戦型を楽しみにしています。 | 2種類の薬を組み合わせた抗結核薬 Rifamate に由来。DL系とNNUEを併用するため。 | DL系評価関数は、dr2_exhiと比べてR+200以上。 | 参加する | 2024/6/26 20:17 | ||
| 22 | 十六式いろは幻（まほろ） | すえよし。 | AWS EC2 c6a.metal | CPU | 参加する | 参加する | 矢倉を組みたがるイメージ | 1年以上かけて生成してきた棋譜で学習。 学習率と探索の深さを変えながらの自己研鑽。 攻めっ気が強いっぽいですよ？(*´ω｀*) |
YaneuraOu（バージョン未定）、評価関数は「幻（まほろ）」（標準NNUE。独自、Hao、水匠5、BLOSSOMの合成） | おうちぱそこんじゃないものでガンバります。エラーなく完走してほしい。 | 2016年から開発している＆NNUE→ヌエ→幻。 | VS水匠5：R-28.9 +-12.5(勝率：45.8%) wcsc34（2024-05-05）の時点 | 参加する | 2024/6/26 22:10 | ||
| 23 | うさぴょん２Ｘ改 | うさぴょんの育ての親 | Ryzen9 5950X 64GBMemory | CPU | 参加する | 参加する | たぶん得意なものはない が、苦手もないハズ | 偶奇調整用（5〜6年位前のプログラムがそのまま参加します ハードは強化されてるかも） | なのはmini 評価関数はKPPT/Apery由来のものに追加学習 | 出番がない方がいいのかも知れません | うさぴょんの生みの親様のネーミング、バージョンについてはストリートファイターシリーズより | 測定不能 | 参加しない | 2024/6/26 22:40 | ||
| 24 | Etude No.3 | 谷合 廣紀 | AMD Ryzen9 3950X / RAM 128GB もしくはGCPのCPUインスタンス | CPU | 参加する | 参加する | 不明 | nnue-pytorchを参考にtensorflowで実装しなおしたnnue-tfを用いて、TPUとGPU上で学習させたNNUE評価関数を用います。 入力特徴量として金と小駒の成駒（と金、成香、成桂、成銀）を区別したバージョンのHalf-KPを用い、出力も-16384~16384までの値を使えるようにスケールを調整しています。 （いつも通り）問題なく動くことが確認できたばかりの実装なので、バグがあるかもしれませんし、学習も不十分な気はしますが、楽しみたいと思います。 |
YaneuraOu ver8.20, Liの最初の層 | 楽しみます！ | 今回の評価関数はお試しなので、Etude(練習曲)です。 | 参加する | 2024/6/27 12:04 | |||
| 25 | 雪風1,3 | りょうじ | i5、４４６０ | CPU | 参加する | 参加しない | 高飛車 | 無料じゃないと参加出来ないのでよろしくお願いします。 | まさにYaneuraOu ver7.50使ってる | よろしく！ | アニメ | 参加する | 2024/6/27 19:42 | |||
| 26 | たぬき号５ | ありさ | グラボ１６５０ | CPU | 参加する | 参加しない | 居飛車 | 頑張る | YaneuraOu ver7.６３、評価関数水匠5 | 頑張る | 好きな動物 | 参加しない | 2024/6/27 19:51 | |||
| 27 | Asura2 | 大渡勝己 | CPU | 参加しない | 参加する | 多くのゲームを同時に学習した（ただし将棋は未学習）ニューラルネット。 昨年第4回電竜戦に出場も不具合多数。 今回は当初のコンセプト通りの挙動を見せます。 |
python-shogi（通信、盤面実装） | 去年のリベンジ | 阿修羅。多くのゲームを沢山の手でプレーする | 参加する | 2024/6/27 20:38 | |||||
| 28 | Rapunzel | 大渡勝己 | CPU | 参加しない | 参加する | 詰みの瞬間は得意 | 将棋界では世にも珍しい兄弟共謀数探索（Sibling Conspiracy Number Search）を行うAI。 短時間で探索深さが50や100を超えるところが見物。 盤面評価関数がない環境向けのアルゴリズムで、良い評価関数がある現代将棋AIには不向きでしょう。 |
やねうら王2016秋（通信、盤面、評価関数） | いろんなアルゴリズムがあることを見せます！ | 真実の愛の理 | 参加する | 2024/6/27 20:57 | ||||
| 29 | ShogiNet | 大渡勝己 | CPU | 参加しない | 参加する | 序盤が得意 | Ponanza Chainerの発表を受けて作り始めた将棋ニューラルネット。 効き数特徴など多くのアイデアを盛り込みディープラーニング将棋の草分けの一派になりました。 今回は2017選手権（GAN将棋）バージョンで出場。 |
Apery（通信、盤面、特徴作成） | ディープラーニング系将棋の大きな進歩を身をもって体感し、受け止めます！ | 将棋ニューラルネット | 参加する | 2024/6/27 21:05 | ||||
| 30 | Argo | 市村豊 | Core i5-2520M、メモリ10GB、lenovo/X220 | CPU | 参加する | 参加する | 特にないです | WCSC32・34のときの評価関数をそのまま使用。 「水匠 3 改」を元にして以前やねさんが配布していた 150GB の教師データを 3 つ使って学習させたものが、水匠 5 に対して 50 回くらい対局させて勝率が 40％くらい（20 勝 30 敗くらい）になりました。現状はそれでやろうかと思っています。 |
YaneuraOu ver7.50、評価関数水匠3改に追加学習したもの | 最初から最後までちゃんと動かしたいです。 | 私のハンドルネームの「アルゴン（化学元素で「怠け者」、原義は「仕事をしない」の意味）」から | 元の水匠3改との自己対戦はやっていないですがもとよりは強くなっていると思ってます。興味がある方は水匠3改と水匠５の比較をしてみてください。 | 参加する | 2024/6/27 23:03 | ||
| 31 | きのあ二号（読み優先） | きのあ | CPU | 参加する | 参加する | 通常モデルをもとに読み優先にカスタマイズします。 | 読み優先モデル。 前回の2号モデルは候補手リストの生成数を絞るのを試して思ったより違いがなかったので今回は各種部品の精度を下げて探索をたくさんできるようにしたいです。 |
きのあ将棋の亜種です | きのあそび | 参加する | 2024/6/27 23:20 | |||||