いま、将棋AIの世界はdlshogiに代表されるDeep Learning型の将棋ソフトと、αβ探索を用いる従来型の将棋ソフトとに大きく二分される。後者の上位ソフトは、評価関数にNNUE評価関数を採用しており、後者のタイプのソフトはNNUE型と呼ばれるほどの一大勢力を築き上げている。 このNNUE評価関数を設計したのは、tanuki-チーム(当時)の那須さんである。NNUEは浅い層からなるニューラルネットワークだが、那須さんの実装は、C++ templateで書かれていて、層を増やしたり特徴量の数を変更したりできるようになっていた。 そのソースコードを初めて目にしたtanuki-さんは当時次のようにツイートしている。 ところが、那須さんが公開時に決めた層の数や入力特徴量の数を変更しようという人はなかなか現れなかった。当時、このことを那須さんは嘆き、コンピュータ将棋開発者に大変失望されていた
気候変動を抑えるために再生可能エネルギーの重要度が高まっており、ソーラーパネルを用いた太陽光発電にも注目が集まっています。しかし、ソーラーパネルは受ける光エネルギーを電力に変える発電効率が高くて約20%と低く、いかに効率良く光を集められるかが重要になります。そんなソーラーパネルの「光を集める能力」を3倍に増加させるデバイスがスタンフォード大学の研究チームによって開発されました。 Immersion graded index optics: theory, design, and prototypes | Microsystems & Nanoengineering https://doi.org/10.1038/s41378-022-00377-z New optical device could help solar arrays focus light, even under clou
いま大会上位に位置するDeep Learning系の将棋AIは、評価関数として画像認識などでよく使われているResNetを用いている。ResNetについては機械学習を齧っている人ならば誰でも知ってるぐらい有名だと思うので、詳しい説明は割愛する。(ググれば詳しい説明がいくらでも出てくる) 囲碁AIの世界では、このResNetのブロック数を大きくしていくのが一つの潮流としてある。ブロック数が多いと言うことは、より層の数が増え(よりdeepになり)、1局面の評価に、より時間を要するようになるということである。それと引き換えに評価精度がアップするから、トータルでは得をしていて、棋力が向上するというわけである。 ところが大きいブロック数になればなるほど学習に要する教師局面の数が増える。学習もブロック数に応じた時間を要するようになるから、そう簡単に大きくはできない。しかし囲碁AIの方は、中国テンセント
「女性差別がよく問題になりますが、男性差別があります。男湯、男子トイレに女性の従業員が入ってくることです。その逆は許されないのに、なぜこの件は許されるのでしょうか」 男子高校生がNHKに寄せてくれた投稿です。 「確かに…」と思いつつ、女性の私(記者)、そもそも男湯をどのくらい女性従業員が清掃しているのかわからなかったので調べてみることにしました。 すると興味深いデータや、変化の波が見えてきました。 (社会部記者 勝又千重子 )
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