Registro:
| Documento: | Tesis de Grado |
| Título: | Predicción de movimientos humanos en ajedrez adaptable al ELO |
| Título alternativo: | Human move prediction in chess adaptive to ELO |
| Autor: | Bogetti, Gianfranco |
| Editor: | Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
| Fecha de defensa: | 2025-06-27 |
| Fecha en portada: | 2025 |
| Grado Obtenido: | Grado |
| Título Obtenido: | Licenciado en Ciencias de la Computación |
| Departamento Docente: | Departamento de Computación |
| Director: | Fernández Slezak, Diego |
| Director Asistente: | Sansone, Agustín |
| Jurado: | Pinasco, Juan Pablo; Laplagne, Santiago Jorge |
| Idioma: | Español |
| Palabras clave: | INTELIGENCIA ARTIFICIAL; COMPORTAMIENTO HUMANO; NIVEL DE HABILIDAD; APRENDIZAJE; TUTORES ARTIFICIALES; AJEDREZARTIFICIAL INTELLIGENCE; HUMAN BEHAVIOR; SKILL LEVEL; LEARNING; ARTIFICIAL TUTORS; CHESS |
| Formato: | PDF |
| Handle: |
https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000857_Bogetti |
| PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/seminario/seminario_nCOM000857_Bogetti.pdf |
| Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/seminario/document/seminario_nCOM000857_Bogetti |
| Ubicación: | COM 000857 |
| Derechos de Acceso: | Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Bogetti, Gianfranco. (2025). Predicción de movimientos humanos en ajedrez adaptable al ELO. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000857_Bogetti |
Resumen:
Con el rápido avance de la inteligencia artificial (IA), que alcanza en ocasiones niveles de rendimiento sobrehumano, surge una valiosa oportunidad para que los humanos aprendan de los algoritmos y colaboren con ellos. Sin embargo, las diferencias en los enfoques de resolución de problemas entre humanos y máquinas a menudo dificultan la comprensión e integración de los sistemas de IA en el aprendizaje humano. Este trabajo presenta el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial adaptable al nivel de habilidad humana, medido a través del ELO, que predice movimientos en ajedrez. Para lograrlo, se modificó la arquitectura de redes neuronales de Leela Chess Zero para integrar el ELO como un parámetro de entrada. El modelo fue entrenado y evaluado utilizando más de 10 millones de partidas de ajedrez de la base de datos de Lichess. Los resultados muestran que el modelo es capaz de alcanzar niveles de exactitud incluso mayores a los de trabajos relacionados como Maia Chess, además de aportar la adaptabilidad del ELO. Este enfoque no solo amplía su aplicabilidad a otros dominios más allá del ajedrez, sino que también abre nuevas posibilidades para el desarrollo de tutores artificiales personalizados.
Abstract:
With the rapid advancement of artificial intelligence (AI), which at times reaches superhuman performance levels, a valuable opportunity arises for humans to learn from algorithms and collaborate with them. However, differences in problem-solving approaches between humans and machines often hinder the understanding and integration of AI systems into human learning. This work presents the development of an artificial intelligence model adaptable to human skill level, measured through ELO, that predicts chess moves. To achieve this, the neural network architecture of Leela Chess Zero was modified to integrate ELO as an input parameter. The model was trained and evaluated using more than 10 million chess games from the Lichess database. The results show that the model is capable of reaching accuracy levels even higher than those of related works such as Maia Chess, while also incorporating ELO adaptability. This approach not only broadens its applicability to other domains beyond chess, but also opens up new possibilities for the development of personalized artificial tutors.
Citación:
---------- APA ----------
Bogetti, Gianfranco. (2025). Predicción de movimientos humanos en ajedrez adaptable al ELO. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000857_Bogetti
---------- CHICAGO ----------
Bogetti, Gianfranco. "Predicción de movimientos humanos en ajedrez adaptable al ELO". Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2025.https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000857_Bogetti
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