AlphaDeepChess: motor de ajedrez basado en podas alpha-beta

Abstract

Chess engines have played a fundamental role in the advancement of articial intelligence applied to the game since the mid-20th century. Today, Stocksh, the most powerful and open source chess engine, still relies on alpha-beta pruning, but also incorporates machine learning techniques. The goal of this project is to develop a chess engine capable of competing againstboth other engines and human players, using minimax with alpha-beta pruning as its core. Additionally, we analyze the impact of other classical algorithmic techniquessuch as transposition tables, iterative deepening, and a move generator based on magic bitboards. The chess engine has been uploaded to the Lichess platform, where AlphaDeepChess achieved an Elo rating of 1900 while running on a Raspberry Pi 5 equipped with a 2GB transposition table.

Los motores de ajedrez han desempeñado un papel fundamental en el avance de la inteligencia articial aplicada al juego desde mediados del siglo XX. Hoy en día, Stocksh, el motor de ajedrez más potente y de código abierto, sigue basándose en la poda alfa-beta, pero también incorpora técnicas de aprendizaje automático. El objetivo de este proyecto es desarrollar un motor de ajedrez capaz de competir tanto contra otros motores como contra jugadores humanos, utilizando la poda alfa- beta como núcleo del algoritmo. Además, se analiza el impacto de otras técnicas clásicas, como las tablas de transposición, la búsqueda en profundidad iterativa y un generador de movimientos basado en bitboards mágicos.

El motor ha sido subido a la plataforma Lichess, donde AlphaDeepChess ha alcanzado una puntuación Elo de 1900, ejecutándose en una Raspberry Pi 5 con una tabla de transposiciones de 2GB.