Título: Feature set analysis for chess NNUE networks
Director: Agustín Sansone
Co-Director: Diego Fernandez Slezak

Jurados: Pablo Riera y Gonzalo Ruarte

Resumen:
Históricamente, los motores de ajedrez han utilizado funciones altamente complejas para evaluar posiciones de ajedrez. Recientemente, las redes neuronales eficientemente actualizables (NNUE) han desplazado a estas funciones sin necesidad de utilizar conocimiento humano. El input de estas redes se denomina feature sets y se aprovechan del orden en que se evalúan las posiciones en una búsqueda depth-first para ahorrar cómputo.
En esta tesis se desarrolla un motor de ajedrez clásico, en donde la función de evaluación es reemplazada por una red NNUE entrenada con un pipeline creado de cero. Esta tesis busca probar novedosos feature sets que puedan mejorar los que ya existen. Adicionalmente, se prueba una manera alternativa de entrenar las redes utilizando un método propuesto hace años pero con un volumen y calidad de datos superiores disponibles en la era post-NNUE.