SENTRIN- Mesin Catur Berbasis Neural Network Menggunakan Long Short Term memory (LSTM) - Rafi Indra Fattah; Putra Pandu Adikara; Budi Darma Setiawan (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Catur diperkirakan memiliki sekitar 1043 kemungkinan posisi. Angka tersebut jauh melampaui kemampuan komputasi komputer yang ada saat ini, sehingga mengembangkan sebuah mesin catur dengan mempertimbangkan seluruh kemungkinan posisi dianggap tidak memungkinkan. Saat ini, penggunaan Neural Network pada pengembangan mesin catur sedang mengalami peningkatan dan telah membawa hasil yang menjanjikan sejak pertama kali diperkenalkan oleh AlphaZero milik Google DeepMind pada tahun 2017. Penelitian ini bertujuan untuk membawa potensi pendekatan baru pada ranah pengembangan mesin catur berbasis Neural Network dengan memperkenalkan mesin catur Deeplefish yang melakukan gerakan berdasarkan keluaran model Long Short Term Memory (LSTM). Menggunakan lebih dari 57.000 pertandingan yang terbagi menjadi 1.200.000 posisi, model dilatih untuk memprediksi langkah berikutnya oleh putih untuk sebuah rangkaian gerakan yang diberikan. Model meraih loss sebesar 3,01 dan Average Centipawn Loss (ACPL) sebesar 219 pada data uji. Deeplefish meraih 2 kemenangan, 72 kekalahan, dan 10 hasil seri pada tahap pengujian. Hasil yang tidak memuaskan ini dapat disebabkan oleh subjektivitas data terhadap cara berpikir pemain, menghasilkan kurangnya pola gerakan yang signifikan untuk dipelajari oleh model.