Leela Zero
作者は、開発開始当時のハイエンドPCで使われていたのハードウェア(NvidiaのGeForce GTX 1080 Ti)を使った場合、AlphaGo Zero自己学習レベル2900万局を達成するのに約1700年かかると予測していたため、2017年11月から、有志者が各自のハードウェアを使用して、作者グループが開発した「AutoGTP」プログラムを通じて分散コンピューティングのプロジェクトに参加する仕組みになった(GTPを使用して学習結果をサーバーと自動的に通信する)。
プロジェクトの開始から34日後(2017年12月13日),強化学習のための自己対局が100万局を超えた。
59日後(2018年1月8日)、200万局を超えた。
74日後(2018年1月23日)、300万局を超えた。
100日後(2018年2月18日)、400万局を超えた。
119日後(2018年3月9日)、500万局を超えた。
138日後(2018年3月28日)、600万局を超えた。
166日後(2018年4月25日)、700万局を超えた。
218日後(2018年6月16日)、800万局を超えた。
261日後(2018年7月29日)、900万局を超えた。
299日後(2018年9月5日)、1000万局を超えた。
2018年の初めに、ボランティアはインディアナ大学のスーパーコンピューターのBig Red IIのコンピューティングリソースの利用を申請した(スーパーコンピューターの約10.7%を占める3360コアを使用)。
Leela Zeroバージョン0.10以降は、GPUが不要な純粋なCPUバージョン、既存のアルゴリズムの最適化、および新しいアルゴリズムの導入がサポートされ、全体的な計算速度を大幅に向上された。
Leela Zeroの最初の目標は、AlphaGoゼロの論文の結果を再現することだった。後に注目を集めた後、より多くのコンピューティングリソースと人材がLeela Zeroプロジェクトに投資され、Leela Zeroの強さは急速に増加し、以前に開発されたLeelaや他の囲碁ソフトを上回った。
2018年5月のインタビューで作者のGian-Carlo Pascuttoは携帯電話で使用できる強力な囲碁ソフトウェアを作ることと答えている。