Ajedrez - AGI

He desarrollado un AGI especializado en ajedrez con una jugabilidad similar a Stockfish. El entrenamiento se realizó en 28 partidas y fue un proceso exigente realizado en solitario. El modelo alcanzó una loss baja de 0.021719 y, según los metadatos de entrenamiento, los eventos registrados fueron captura 2325, sacrificio 616, jaque 1190 y promoción 314. Al tratarse de una IA naciente entrenada mediante selfplay es normal observar una alta proporción de tablas.

Resultados globales del entrenamiento: blancas 14, negras 4, tablas 72. Estos resultados indican que el agente ha aprendido patrones sólidos de juego y un comportamiento equilibrado propio del entrenamiento por autoaprendizaje. Para mejorar la competitividad pueden aplicarse sesiones adicionales, ajuste de hiperparámetros y entrenamiento focalizado en posiciones tácticas concretas.

Este tipo de desarrollo es ideal para integrarse en herramientas de análisis de partidas, motores de entrenamiento o asistentes que requieran agentes IA especializados. En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida con experiencia en proyectos de inteligencia artificial, agentes IA y soluciones para empresas. Podemos ayudar a desplegar este motor en entornos productivos o convertirlo en una aplicación a medida que incluya interfaces, paneles de desempeño y servicios cloud.

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