AI でルービックキューブを揃う（導入）

概要

　ルービックキューブの揃え方として，LBL や CFOP からはじめ，多種多様の方法が知られている．これらの方法と群論の知識を前提にアルゴリズムを作ってルービックキューブを解くことは簡単であるが，一方，ルービックキューブの知識を使わずにエンジニアリングの知識のみで解くのは極めて難しく，未だに完全に解決されていない．

　３階ルービックキューブの状態空間は4325京2003兆超え非常に大きいため，単純に強化学習の Q-Learning を適用しても収束することはほぼ不可能である．2018 年の論文「人類知識なしでルービックキューブを揃う」（以下，論文と略す．文末参照）で始めて 15 ステップ以上スクランブルしたルービックキューブを９割以上の確率で解いた．

目標

1. 論文で導入した DeepCube を実装する．
2. Unity で DeepCube を可視化する．

このブログに関わるテーマ

• 幅優先探索
• 教師あり学習
• 強化学習
• モンテカルロ木探索
• Unity

このブログに関わらないテーマ

• 画像認識でルービックキューブを読み取る
• ルービックキューブの揃え方（人類知識）

このブログで想定したプログラミング基礎

AI 部分：Python, NumPy, Tensorflow

サーバー部分：Python, Django

可視化部分：Unity, C#

なお，ある部分の基礎知識がなくても，その他の部分への理解は差し支えない．

目次

1. Cube クラスを実装する](https://www.itd-blog.jp/entry/2023/11/30/125909)
2. Unity でユニットテストを兼ねて可視化する
3. ADI を実装する
4. （順次更新中......）

参考文献

Stephen McAleer, Forest Agostinelli, Alexander Shmakov, and Pierre Baldi, Solving the Rubik's Cube Without Human Knowledge, arXiv:1805.07470, 2018