Ohto’s profile

大分県大分市出身。

色々なゲームAIの大会に出場しています。

コンピュータ大貧民

UECコンピュータ大貧民大会にて、2013年「Kishimen_2013」でライト級優勝、2014年「FujiGokoro」で無差別級優勝、2015年「wisteria」で無差別級優勝、2016年「Glicine」で無差別級優勝しました。
UECda2015 「wisteria」紹介資料
UECda2016 「Glicine」紹介資料

2016/5/19深夜放送の日本テレビ系「変ラボ」にて大富豪AIとタレントの手越祐也さんとの対決が放映されました。

デジタルカーリング

連続空間にモンテカルロ木探索を適用した「歩」で第1回UEC杯で優勝、IEEE-CIG2015ミニ大会で準優勝、第2回GPW杯で準優勝、第2回UEC杯で準優勝、第1回GAT杯で優勝、第3回GPW杯で優勝、第3回UEC杯の通常部門で優勝、ライトウェイト部門で準優勝しました。

コンピュータ将棋

Bonanzaの局面認識に乱択性を取り入れた「彌生道」で第2回将棋電王トーナメント予選15位でした。
やねうら王の探索部分をランダム手法に書き換えた「March」で第26回世界コンピュータ将棋選手権一次予選36位でした。
Sibling Conspiracy Number Search を将棋に適用した「Rapunzel」で第4回将棋電王トーナメント予選32位でした。
Aperyベースでオープンな棋譜データの手の予測をニューラルネットで行い、一手も読まずに手を決定する「GAN将棋」で第27回世界コンピュータ将棋選手権一次予選22位でした。アピール文章
「GAN将棋」の後継プログラムである「ShogiNet」にてComputer Olympiad 2017 準優勝でした。

コンピュータ囲碁

シンプルなUCTの「叶音」で第8回UEC杯で予選20位、Deep Convolutional Neural Networkによる方策関数のみの「Julie」で第9回UEC杯で予選18位でした。
DCNNを発展させたResidual Networkの方策関数による「Julie」で第10回UEC杯で予選8位、決勝11位になり、優秀学生賞を獲得しました。
同じく「Julie」にて Computer Olympiad 2017 大会にて9路、13路、19路でそれぞれ4位、3位、4位でした。
「Julie」にてKGS bot tournament に度々参戦し、2017年3月大会では「Zen」の不具合を突いて金星を挙げました。

ぷよぷよ

takapt氏のビームサーチAIの手法をベースにした「miC」で第1回ぷよぷよ通AIぷよえ〜ん杯に出場し3位でした。
同年のACぷよぷよ通第2回人類vsAI対抗戦の五番勝負に次峰として出場し、人類代表のえちご氏に17-20で敗れました(五番勝負全体でも人類の全勝となりました)。

人狼知能

第1回CEDEC大会優勝のUdonプログラムをベースに、ディリクレ分布を利用した相手の特定→強豪プレーヤーへの集中攻撃を行う「Thousand」で第2回CEDEC大会に出場し決勝8位でした。
GAT2017プレ大会の自然言語部門に、前年プロトコル部門優勝のcash氏のプログラムをベースとし、自動翻訳APIによって英語への翻訳を行ってから言語処理を行う「Thousand」にて出場しました。

Trax

第7回 相磯秀夫杯 デザインコンテスト The 2nd RECONF/CPSY/ARC/GI Trax デザインコンペティション
公開されている将棋ソフト「技巧」や「やねうら王」のルーチンをパーツとして利用したαβ探索の「KizuNa」で出場し準優勝しました。
KizuNa公開版 https://github.com/YuriCat/KizuNaTrax

5五将棋

GPW杯コンピュータ5五将棋大会2016に「やねうら王」のコードを5五将棋用に移植し、同じくオープンソースの本将棋プログラム「浮かむ瀬」の評価関数バイナリを変形して読み込んだ「55ラプ子」にて準優勝しました。
第10回UEC杯に、SCNSのプログラムを本将棋から移植した「March-5×5」で出場しましたが、不具合のため2戦目以降棄権負けとなりました。

サイコロ将棋

5五将棋に不確定性を組み込んだゲームであるサイコロ将棋のサンプルプログラムを*-minimax探索によって高速化した「運命のラプ子」にて第1回GPW杯にて優勝しました。
その後時間制御アルゴリズムを変更した「運命のラプンツェル」にて第1回UEC杯のライト級で優勝、ヘビー級で準優勝しました。

TUBSTAP

ターン制戦略ゲームの研究プラットフォームであるTUBSTAPのGAT2017大会に、サンプルの行動評価関数を用いた純粋モンテカルロ法の「Crows」で参加しました(しかしバグ落ち多数に終わりました)。

Block Go

テトリスのブロックを使って囲碁を行う Block Go の Computer Olympiad 2017 大会にて「BJulie」で第4位でした。

Dots & Boxes

紙と鉛筆で行えるゲームである Dots & Boxes の Computer Olympiad 2017 大会にて「Liner」で第3位でした。

大渡の行った発表については以下に記します。

2016/3/9 情報処理学会 第35回ゲーム情報学研究会
大渡 勝己,田中 哲朗
方策勾配を用いた教師有り学習によるコンピュータ大貧民の方策関数の学習とモンテカルロシミュレーションへの利用
ゲーム情報学研究会若手奨励賞 受賞

2016/11/6 情報処理学会 第21回ゲームプログラミングワークショップ
大渡 勝己,田中 哲朗
カーリングAIに対するモンテカルロ木探索の適用
ゲームプログラミングワークショップ優秀論文賞 受賞

2017/3/7 情報処理学会 第37回ゲーム情報学研究会
大渡 勝己,田中 哲朗
大貧民の空場におけるパスの有効性の検証

2017/7/3 15th International Conference on Advances in Computer Games 2017
Katsuki Ohto, Tetsuro Tanaka
[A Curling Agent Based on the Monte-Carlo Tree Search Considering the Similarity of the Best Action among Similar States]

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