Infos utiles.
Projet personnel maintenue par : Michal Stanislaw Wojcik
Et avec l'aide de la fondation BOINC pologne :
http://boincpolska.org/en/Statut :
A l'arretURL du projet :
http://chess.qugate.org/Applications disponibles :
http://chess.qugate.org/apps.phpÉtat du serveur :
http://chess.qugate.org/server_status.phpL'alliance francophone :
http://chess.qugate.org/team_display.php?teamid=3Temps de calcul et points de sauvegarde :
http://wuprop.boinc-af.org/results/projet.py?projet=Chess%40Home&application=chessathome&plateforme=all&cpu_family=all&gpu_family=allClassement mondial de L'af : Pas de données.
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Résumé.
Le but de ce projet est de construire un classificateur de positions gagnantes pour les échecs (ou estimateur de score) sur la base de certaines caractéristiques simples (par exemple, le nombre de pièces de chaque type, le nombre de positions en échec par camp, le nombre de mises en échec que vous pouvez donner à une position et ainsi de suite). L'objectif premier de ce projet est de déterminer dans quelle mesure nous pouvons obtenir avec des méthodes relativement bon marché l'évaluation des positions et des méthodes d'extraction de données simples (par exemple de régression logistique, k-plus-proches voisins, SVM, arbres de décision). Le deuxième objectif est d'utiliser des techniques d'apprentissage machine plus avancées pour reconnaitre des positions gagnantes afin d'imiter le comportement humain selon ses différents niveaux de compétence aux échecs. Cela signifie que nous devons utiliser les bonnes heuristiques (algorithmes) qui permettront de réduire l'éventail des positions pour calculer en profondeur. Il y a un espoir qu'en faisant varier cette heuristique de « plus savant » à « moins expérimenté » nous allons obtenir quelque chose de similaire à des niveaux de l'être humain.
Pour atteindre cet objectif, dans une première phase, je vais construire une vaste base de données de positions d'échecs (j'en ai collectionné déjà 25 millions et cela s'accroit) et les évaluer avec un moteur d'échecs séparé - mon choix est l'open source « Stockfish ». Pour chaque position, je vais utiliser le score (en centipawns (mesure d'avantage) ou en déplacements pour mater si connu) et le meilleur coup. Je suppose que pour les besoins de ce projet, il sera suffisant de calculer 5 000 000 de nœuds par position, ce qui nécessite une moyenne de 5 - 6 secondes par position pour un CPU à 1 cœur (~ 2,5 GHz). Pour évaluer 25 millions de positions sur un CPU à 1 cœur j'aurai besoin de 6 x 25 millions = 150 millions sec, ce qui signifie 41 666 heures, 1736 jours pleins. Et 25 millions n'est que le nombre de positions dans les parties des maîtres d'échecs connus (que j'ai), ce qui signifie des jeux d'un bon niveau. Je prévois également d'ajouter d'autres parties de joueurs moins avancés de la base de données de jeu FISC de manière à avoir aussi des positions relativement faibles. Ainsi, le nombre total de positions peut atteindre facilement des centaines de millions. Il est impossible de construire la base de données désirée avec un seul ordinateur, de sorte que la seule chance pour moi de terminer mon projet est d'utiliser la générosité de la communauté BOINC. Plus tard, après la première phase de collecte de données, BOINC sera encore utilisé pour une partie de la phase d'apprentissage de la machine.
Avec l'aide de la fondation BOINC Poland, remerciements spéciaux à Krzysztof Piszczek - qui est mon mentor dans le monde BOINC, j'ai réussi à configurer un serveur BOINC et commencer Chess@Home. Je suis tout à fait novice dans la communauté BOINC je salue tous les commentaires concernant ce projet - merci de poster toutes vos questions et suggestions sur le forum.
L'application principale du projet du côté client est chessathome (par exemple dans Windows : chessathome_1_windows_intelx86.exe), mais c'est seulement un fournisseur qui fait fonctionner stockfish.exe qui est le moteur d'échecs de
www.stockfishchess.org. Stockfish.exe utilise le CPU de façon extensive car il est totalement responsable de l'évaluation de la position.
J 'attribuerai 9 crédits par Unité de Travail (~ 10 min pour 1 CPU 1 cœur à 2,5 GHz).
Traduction otax et correction modesti.