EMIGO is branched project for Google AlphaGo. It is imitating AlphaGo’s behavior, operating principle. EMIGO is AlphaGo’s analogous project, but It coded different. more infomation : http://emigo.amue.kr

1. EMIGO
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DEV9MIHO
dev9miho@gmail.com

2. EMIGO는 Google AlphaGo의 파생(branch)
프로젝트입니다. AlphaGo의 구동원리,
행동방식 등을 모방하고 있습니다.
AlphaGo의 유사 프로젝트로써, Google
AlphaGo와는 전혀다른 프로그래밍을
사용하였습니다.
ABOUT
EMIGO is branched project for Google
AlphaGo. It is imitating AlphaGo’s behavior,
operating principle.
EMIGO is AlphaGo’s analogous project, but
It coded different.
EMIGO PROJECT
2016

3. EMIGO PROJECT
2016
EMIGO는 일차적으로 세계 최고의 리버시
(오델로) 대국 프로그램을 목표로
하고 있습니다.
이를 위해, 다음과 같은 원리로 구동됩니다.
ABOUT
EMIGO aims to a world-class Reversi
(Othello) program.
For this, it is driven by the following principles.

4. EMIGO는 모든 수에 대해 승리확률을
계산해 확률이 가장 높은 수를
선택합니다. 이는 12개의 CPU를 사용하여
실시간으로 처리할 수 있으며,
그 속도 또한 굉장히 빠릅니다.
FEATURE
EMIGO calculate the win probability
for every single moment. This work is
progressing real-time to use 12 CPU,
and it’s speed really fast.
57.33%
61.97%
64.17%*
실시간 승리확률 계산
Real-time Probability Calculation
* This value is random value for brochure.

5. EMIGO는 리버시를 두며 매 판마다
성장하고 있습니다. 졌다면 패인을 분석하고,
이겼다면 이긴 이유를 분석해 다음 경기부터
바로 반영합니다.
이는 실시간 승리 확률 계산에 관여하여
승리를 이끄는데 큰 도움이 됩니다.
FEATURE
EMIGO is growing every single match.
If defeat, EMIGO analyze cause of defeat,
If win, analyze cause of win. And it reflect to
next match.
This is connected with Real-time Probability
Calculation, so help to win.
스스로 학습
Self-Learning
EMIGO PROJECT
2016

6. 리버시 또한 바둑과 비등하게 수많은
경우의 수가 있습니다. EMIGO는 해당
모든 경우의 수를 분석했으며,
2016년 2월 기준 적어도 모든 경우의 수에서
거의 모든 수순을 밟았다고 분석됩니다.
FEATURE
Reversi also have many number of cases
like Go(Baduk). EMIGO analyze number of
all cases, It counted almost every logic
is arranged on algorithm.
모든 경우의 수 분석
Analyzing the Number of All Cases
Ⓒ바둑TV

7. EMIGO는 지금도 발전하고 있습니다.
16개의 로직*과 또다른 3개의 AI가
EMIGO와 실시간으로 대전하고 있습니다.
지금까지 EMIGO는 1,600만판 이상의
게임을 진행했습니다.
NOW EMIGO
EMIGO is still evolving.
16 logic* and another three AI
battle with EMIGO in real time.
So far, more than 16,000,000 game
was in progress.
16개의 로직, 3개의 다른 AI
16 Logics, 3 Another AI
* Aggressive, Defensive, All Random for Logic, … etc.

8. 궁극적으로 EMIGO는 사람이 주입하는
AI가 아닌 인터넷을 떠돌며
스스로 배우고 익히는 AI로 거듭나기를
목표로 하고 있습니다.
이는, 이미 일부 구현한 바 있습니다.
NOW EMIGO
Ultimately, EMIGO aims to AI that people
not inject information, learning itself
surfing internet.
This is partly have already implemented.
궁극적인 EMIGO의 목표
Ultimately Goal of EMIGO * The God is real?

9. NOW EMIGO
총 매치 횟수
Match Count
16,000,000+
* Based on 2016/02
대응 로직 개수
Logic Type
5,500+
자체 승률(vs A.I.)
Winning Simulation
87%

10. EMIGO
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DEV9MIHO
dev9miho@gmail.com
http://emigo.amue.kr
더 나은 미래를 위한
더 나은 선택,
EMIGO.
For the Better Future
Better Choice,
EMIGO.