Resonanz Schach KI

Resonanzlogische Schach-KI mit Snapshot-Auswertung
Projektleitung: Dominic-René Schu
Lizenz: Schu-Lizenz v1.4 © Dominic Schu, 2025

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📖 Was macht dieses Programm?

Dieses System implementiert eine experimentelle, lernfähige Schach-KI auf Basis der Resonanzfeldtheorie.
Die KI speichert nach jedem Spiel gewichtete Erfahrungen, lernt aus Erfolgen/Misserfolgen und exportiert regelmäßig Snapshots ihres Zustands.
Mitgelieferte Auswertungstools analysieren die Snapshots und erzeugen eine Lernkurve (learning_curve.png) sowie tabellarische Fortschrittsdaten (learning_progress.csv).
Die Oberfläche ermöglicht Mensch-KI-Partien (GUI) und KI-gegen-KI-Selbstspiele für beschleunigtes Lernen.
Sämtliche Daten, Logs und Auswertungen werden systemisch gruppiert und nachvollziehbar abgelegt.

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🧠 Hauptfunktionen

• Interaktives Schach (GUI): Mensch gegen KI mit visueller Rückmeldung
• KI-gegen-KI-Modus: Automatische Durchführung und Auswertung vieler Partien
• Resonanzlogische Erfahrungsspeicherung: Gewichtete Zugfolgen, Snapshots
• Snapshot-Export: Periodische Sicherung des Lernzustands (/snapshots/)
• Lernkurven-Analyse: Aggregation und Visualisierung der KI-Qualität
• CSV-Auswertung: Fortschritt aller Snapshots tabellarisch
• Systemisches Logging: Protokolle im /logs/-Verzeichnis

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🚀 Installation

Voraussetzungen

• Python 3.8 oder neuer (empfohlen: 3.8–3.13)
• Virtuelle Umgebung empfohlen (optional)

Schritt-für-Schritt-Anleitung

1. Repository beziehen

git clone https://github.com/DominicReneSchu/ResoChess.git
cd public/ResoChess

2. Abhängigkeiten & Installation

Systemisch (empfohlen):

pip install -r requirements.txt

3. Tkinter (nur bei GUI-Problemen auf Raspberry Pi):

sudo apt-get install python3-tk

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⚡️ Programmstart

Windows (CMD/PowerShell) und Raspberry Pi (Terminal):

python run.py

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🖥️ Bedienung & Optionen

Beim Start erfolgt eine Modus-Auswahl:

• 1 = Mensch gegen KI
  GUI-Fenster mit Schachbrett, Maussteuerung, Feedback.

• 2 = KI gegen KI
  Automatische Simulation vieler Partien, Snapshots und Lernkurve werden nach Intervallen erzeugt.

Snapshoterstellung und Auswertung laufen nach Spielintervallen automatisch.

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📊 Auswertung & Datenstruktur

• /snapshots/
  Enthält alle exportierten KI-Zustände (experience_snapshot_XXXXX.csv)

• learning_progress.csv
  Tabellarische Auswertung aller Snapshots:
  snapshot_num,filename,games_total,mean_quality,std_quality,n

• learning_curve.png
  Grafische Lernkurve: Mittlere Qualität und Streuung der KI im Zeitverlauf

• /logs/
  Systemische Protokolle von Partien und Analysen

• /data/
  Rohdaten und Erfahrungsspeicher der KI

• /pieces/
  Schachfigurenbilder (PNG, optional für GUI)

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🛠️ Verzeichnisstruktur (Beispiel)

ResoChess/
├── run.py
├── README.md
├── start/
│   ├── main.py
│   ├── ... (weitere Moduldateien, z.B. gui.py, experience_manager.py)
│   ├── __init__.py
│   ├── _pieces/
├── data/
├── logs/
├── snapshots/
└── learning_curve.png, learning_progress.csv

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🧩 Lizenz & Nutzung

Lizenz: Schu-Lizenz v1.4
© Dominic Schu, 2025.

• Nicht-kommerzielle, ethisch kohärente Nutzung
• Namensnennung ("Dominic Schu, Resonanzfeldtheorie") verpflichtend
• KI- oder automatisierte Nutzung nur mit schriftlicher Genehmigung
• Vollständige Lizenz siehe Link oben

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🧬 Resonanzregel

Alle Systemelemente (Quellcode, Daten, Snapshots, Auswertungen, Lizenz) sind als kohärente Gruppe zu verstehen –
jede Nutzung steht im expliziten wie impliziten Resonanzfeld der Schu-Lizenz und Resonanzfeldtheorie.

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Projektleitung & Kontakt:
Dominic-René Schu | info@resoshift.com