Large-scale Analysis of Chess Games with Chess Engines: A Preliminary Report - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Rapport (Rapport Technique) Année : 2016

Large-scale Analysis of Chess Games with Chess Engines: A Preliminary Report

Mathieu Acher
François Esnault
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 981470

Résumé

The strength of chess engines together with the availability of numerous chess games have attracted the attention of chess players, data scientists, and researchers during the last decades. State-of-the-art engines now provide an authoritative judgement that can be used in many applications like cheating detection, intrinsic ratings computation, skill assessment, or the study of human decision-making. A key issue for the research community is to gather a large dataset of chess games together with the judgement of chess engines. Unfortunately the analysis of each move takes lots of times. In this paper, we report our effort to analyse almost 5 millions chess games with a computing grid. During summer 2015, we processed 270 millions unique played positions using the Stockfish engine with a quite high depth (20). We populated a database of 1+ tera-octets of chess evaluations, representing an estimated time of 50 years of computation on a single machine. Our effort is a first step towards the replication of research results, the supply of open data and procedures for exploring new directions, and the investigation of software engineering/scalability issues when computing billions of moves.
La force des moteurs d'échecs et l'existence de nombreuses parties d'échecs ont attiré l'attention des joueurs d'échecs, des scientifiques de la donnée, et des chercheurs au cours des dernières années. Les meilleurs moteurs fournissent un jugement autoritaire qui peut être utilisé dans de nombreuses applications comme la détection de triches, le calcul d'une force intrinsèque, l'évaluation d'aptitudes, ou l'étude de prises de décision par des humains. Un problème important pour la communauté de chercheurs est de collecter un large ensemble de parties d'échecs avec les jugements des moteurs. Malheureusement l'analyse de chaque coup peut prendre énormément de temps. Dans ce rapport, nous décrivons notre effort pour analyser près de 5 millions de parties d'échecs avec une grille de calcul. Durant l'été 2015, nous avons analysé 270 millions de positions uniques issues de parties réelles en utilisant le moteur Stockfish avec une assez grande profondeur (20). Nous avons construit une base de données d'évaluation d'échecs de plus de 1 tera-octet, représentant un temps estimé de 50 années sur une machine seule. Notre travail est une première étape vers la réplication de résultats de recherche, la mise à disposition de données ouvertes et de procédures pour explorer de nouvelles directions, et l'étude de problèmes de génie logiciel pour calculer des milliards de coups.
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Dates et versions

hal-01307091 , version 1 (27-04-2016)

Identifiants

Citer

Mathieu Acher, François Esnault. Large-scale Analysis of Chess Games with Chess Engines: A Preliminary Report. [Technical Report] RT-0479, Inria Rennes Bretagne Atlantique. 2016. ⟨hal-01307091⟩
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