Emotionally Responsive Chess-AI


Emotionally Responsive Chess-AI
Emotionally Responsive Chess-AI
Emotionally Responsive Chess-AI
Emotionally Responsive Chess-AI
Emotionally Responsive Chess-AI

Erstellung einer Webanwendung zum Spielen gegen eine emotional ansprechende Schach-KI.



Wenn man gegen eine Schach-KI wie Stockfish spielt, spielt man gegen einen emotionslosen Computer, der immer den perfekten Zug machen kann. Selbst wenn man online gegen reale Menschen spielt, können die Partien eintönig sein. Die Spieler interagieren selten über den Chat, so dass es sich nicht so interaktiv anfühlt, wie gegen einen echten Spieler zu spielen und zu sehen, wie er auf gute oder schlechte Züge reagiert. Es wäre ein viel besseres und intensiveres Erlebnis die Emotionen des Gegners während der Partie sehen zu können.
Obwohl Schach ein Spiel mit wenig Emotionen ist, spielen diese trotzdem nicht selten eine wichtige Rolle.
Mit einer emotionalen Schach-KI kann man Schachspieler und ihre typischen Emotionen während einer Schachrunde analysieren. Daraus können Erkenntnisse abgeleitet werden, die Aufschluss darüber geben könnten, warum ein bestimmter Zug gewählt wurde und wie Emotionen diesen beeinflussen können.
Das Projekt versucht genau das durch Affective Computing möglich zu machen.


Benutze Technologien:

  • Python / Javascript
  • Django und React
  • TensorFlow, FER, GPT-3

  • Jahr:
  • Studierende: Rami Nakkar, Thomas Linder, Ronahi Sahin
  • Semester: semesterübergreifend
  • Studiengang: Informatik
  • Supervision: Prof. Dr. George Moore
  • Tags: Chess, Chatbot, Affective Computing, AI, Machine Learning