{"id":228,"date":"2024-03-26T08:04:20","date_gmt":"2024-03-26T08:04:20","guid":{"rendered":"https:\/\/shatranj.ai\/?page_id=228"},"modified":"2026-05-17T03:48:36","modified_gmt":"2026-05-17T03:48:36","slug":"veroffentlichungen","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/shatranj.ai\/de\/veroffentlichungen\/","title":{"rendered":"Ver\u00f6ffentlichungen"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-page\" data-elementor-id=\"228\" class=\"elementor elementor-228\" data-elementor-post-type=\"page\">\n\t\t\t\t<div data-pafe-particles=\"473cd372\" 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computergest\u00fctztem Denken verbinden.\n  <\/p>\n\n  <article class=\"publication-card\" id=\"lesson-17a-modern-chess-ai-whitepaper\">\n    <h2>Lektion 17A: Whitepaper zur modernen Schach-KI<\/h2>\n\n    <p class=\"publication-meta\">\n      Ver\u00f6ffentlichung des Shatranj.ai-Lehrplans \u00b7 Moderne Schach-KI \u00b7 KI-Kompetenz \u00b7 Bildungstechnologie\n    <\/p>\n\n    <p>\n      Dieses Whitepaper dient als Begleitmaterial zu Lektion 17A des Shatranj.ai-Lehrplans und f\u00fchrt Sch\u00fcler,\nLehrer und Jugendbetreuer in die wichtigsten Konzepte der modernen Schach-K\u00fcnstlichen Intelligenz ein.\n      Es erl\u00e4utert, wie sich Schach-Engines von klassischen suchbasierten Systemen hin zu modernen\nAns\u00e4tzen des maschinellen Lernens entwickelt haben, und hilft den Lesern zu verstehen, warum Schach zu einem der\nwichtigsten Testfelder in der Geschichte der k\u00fcnstlichen Intelligenz wurde.\n    <\/p>\n\n    <p>\n      Der Artikel verbindet praktische Schachkonzepte mit informatischen Ideen wie Positionsbewertung,\nSpielb\u00e4ume, Suchtiefe, Heuristiken, neuronale Netze, best\u00e4rkendes Lernen\nund Selbstspiel. Anstatt Schach-KI als rein technisches Thema zu behandeln, betrachtet der Artikel Schach-Engines\nals Lernwerkzeuge, die jungen Menschen helfen k\u00f6nnen zu verstehen, wie Maschinen m\u00f6gliche\nZukunftsszenarien vergleichen, Entscheidungen bewerten und sich durch Feedback verbessern.\n    <\/p>\n\n    <p>\n      Im Rahmen des Shatranj.ai-Projekts tr\u00e4gt diese Ver\u00f6ffentlichung dazu bei, eine Br\u00fccke zwischen der historischen Schachkultur und\nder modernen KI-Ausbildung zu schlagen. Sie unterst\u00fctzt Diskussionen im Unterricht, Programmier\u00fcbungen und projektbasiertes\nLernen f\u00fcr Sch\u00fcler, die gerade dabei sind, den Schritt vom reinen Spielen hin zum Verst\u00e4ndnis der Funktionsweise\nintelligenter Systeme zu vollziehen.\n    <\/p>\n\n    <p>\n      <a class=\"publication-button\" href=\"https:\/\/shatranj.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Lesson_17A_Modern_Chess_AI_Whitepaper_v14.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n        PDF \u201eLektion 17A: Whitepaper zur modernen Schach-KI\u201c lesen\n      <\/a>\n    <\/p>\n\n    <p class=\"publication-keywords\">\n      Originaldatei: Lesson_17A_Modern_Chess_AI_Whitepaper_v14.pdf<br>\n      Themen: moderne Schach-KI, Schachengines, AlphaZero, Stockfish, Suchalgorithmen, neuronale Netze,\n verst\u00e4rkendes Lernen, KI-Kompetenz, Schachunterricht, Lehrplangestaltung.\n    <\/p>\n  <\/article>\n\n  <article class=\"publication-card\" id=\"from-players-to-ai-architects\">\n    <h2>Vom Spieler zum KI-Architekten<\/h2>\n\n    <p class=\"publication-meta\">\n      Whitepaper zum Projekt \u201eShatranj.ai\u201c \u00b7 KI-Bildung f\u00fcr Jugendliche \u00b7 Computergest\u00fctztes Denken \u00b7 Lernen anhand von Brettspielen\n    <\/p>\n\n    <p>\n      Dieses Whitepaper stellt die p\u00e4dagogische Vision hinter dem Projekt Shatranj.ai vor: jungen\nMenschen dabei zu helfen, sich von blo\u00dfen Spielern zu Designern, Denkern und Entwicklern\nintelligenter Systeme zu entwickeln. Es wird dargelegt, dass Schach und historische Brettspiele als leicht zug\u00e4ngliche\nEinstiegsm\u00f6glichkeiten in die k\u00fcnstliche Intelligenz dienen k\u00f6nnen, da sie von Natur aus Regeln, Wahlm\u00f6glichkeiten, Strategien,\nMuster, Daten, Vorhersagen und Entscheidungsfindung beinhalten.\n    <\/p>\n\n    <p>\n      Die Ver\u00f6ffentlichung erl\u00e4utert, wie Brettspiele das computergest\u00fctzte Denken f\u00f6rdern k\u00f6nnen, ohne dass\ndie Sch\u00fcler zun\u00e4chst mit abstrakten Programmierkonzepten beginnen m\u00fcssen. Die Sch\u00fcler lernen zun\u00e4chst vertraute Ideen kennen:\nzul\u00e4ssige Z\u00fcge, gute Z\u00fcge, schlechte Z\u00fcge, Pl\u00e4ne, Drohungen, Opferz\u00fcge und Konsequenzen. Diese Ideen lassen sich\ndann mit KI-Konzepten wie Algorithmen, Bewertungsfunktionen, Suchb\u00e4umen, Trainingsdaten,\nSimulation, Optimierung und der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine verkn\u00fcpfen.\n    <\/p>\n\n    <p>\n      Der Artikel hebt zudem den \u00fcbergeordneten sozialen und p\u00e4dagogischen Auftrag von Shatranj.ai hervor. Historische\nSpiele wie Shatranj, Schach und verwandte Brettspiele bewahren das kulturelle Ged\u00e4chtnis \u00fcber viele Regionen\nund Zivilisationen hinweg. Durch die Verbindung von kulturellem Erbe und KI-Kompetenz schafft das Projekt einen\n inklusiveren Zugang zum STEAM-Lernen, insbesondere f\u00fcr junge Menschen, die sich zun\u00e4chst vielleicht nicht\n als Programmierer, Ingenieure oder KI-Forscher sehen.\n    <\/p>\n\n    <p>\n      <a class=\"publication-button\" href=\"https:\/\/shatranj.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Whitepaper_From_Players_to_AI_Architects.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n        PDF \u201eWhitepaper: Von Spielern zu KI-Architekten\u201c lesen\n      <\/a>\n    <\/p>\n\n    <p class=\"publication-keywords\">\n      Originaldatei: Whitepaper_From_Players_to_AI_Architects.pdf<br>\n      Themen: KI-Bildung, Lernen f\u00fcr Jugendliche, computergest\u00fctztes Denken, schachbasiertes Lernen, historische Brettspiele,\nSTEAM-Bildung, algorithmisches Denken, Datenkompetenz, verantwortungsvolle KI.\n    <\/p>\n  <\/article>\n\n  <article class=\"publication-card\" id=\"suli-karatekin-diamonds\">\n    <h2>Suli-Karatekin-Diamanten: Reverse-Ferz-Shatranj-Stellungen mit bis zu 63 Plies<\/h2>\n\n    <p class=\"publication-meta\">\n      Autor: Tamer Karatekin \u00b7 Forschungsver\u00f6ffentlichung von Shatranj.ai \u00b7 Historisches Schach \u00b7 Tablebase-Analyse \u00b7 Zenodo DOI\n    <\/p>\n\n    <p>\n      Diese Ver\u00f6ffentlichung dokumentiert die \u201eSuli-Karatekin-Diamanten\u201c, eine Familie von Shatranj-Endspielstellungen mit umgekehrtem Ferz,\ndie mit dem ber\u00fchmten \u201eSuli-Diamant\u201c-Problem in Zusammenhang stehen. \u201eSulis Diamant\u201c ist eine der ber\u00fchmtesten\nhistorischen Shatranj-Studien, die traditionell mit der fr\u00fchen Schachkultur des islamischen\nGoldenen Zeitalters in Verbindung gebracht wird und wegen ihres au\u00dfergew\u00f6hnlichen Schwierigkeitsgrades in Erinnerung geblieben ist.\n    <\/p>\n\n    <p>\n      Die Arbeit erweitert die Untersuchung von Sulis \u201eDiamant\u201c durch moderne Tablebase-Analysen. Nach den Shatranj-Regeln\nbewegt sich der Ferz ein Feld diagonal und ist deutlich schw\u00e4cher als die moderne Dame. Durch die Umkehrung der Platzierung\nder Ferze und die systematische Analyse der entsprechenden Stellungen identifiziert die Studie eine Familie extrem\nschwieriger Endspiele. Die schwierigsten verifizierten Positionen des Suli-Karatekin-Diamanten erfordern 63 Z\u00fcge zum Gewinn,\nwas sowohl die kanonische 39-Zug-L\u00f6sung des Suli-Diamanten als auch John Tromps 53-Zug-\u201eRough Diamond\u201c \u00fcbertrifft.\n    <\/p>\n\n    <p>\n      Die Ver\u00f6ffentlichung verbindet historische Schachforschung, Endspielkomposition, mathematische Suche, dynamische\nProgrammierung und k\u00fcnstliche Intelligenz. Sie zeigt, wie ein aus der tiefen Geschichte des Schachs erhaltenes R\u00e4tsel\nauch heute noch zu neuen Erkenntnissen f\u00fchren kann, wenn es mit computergest\u00fctzten Methoden untersucht wird. Auf diese Weise\nunterst\u00fctzt der Artikel die \u00fcbergeordnete Mission von Shatranj.ai: historische Brettspiele zu nutzen, um KI, Algorithmen, Daten\nund kulturelles Erbe gemeinsam zu vermitteln.\n    <\/p>\n\n    <p>\n      Empfohlene Zitierweise: Karatekin, Tamer. <em>Suli-Karatekin Diamonds: Reverse-Ferz \u2013 4-teilige Shatranj-Endspielstudien mit bis zu 63 Z\u00fcgen<\/em>.\n Zenodo. DOI: 10.5281\/zenodo.19465731.\n    <\/p>\n\n    <p>\n      <a class=\"publication-button\" href=\"https:\/\/shatranj.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Suli_Karatekin_Diamonds_Reverse_Ferz_40_positions.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n        \u201eSuli-Karatekin Diamonds\u201c als PDF lesen\n      <\/a>\n\n      <a class=\"publication-button secondary\" href=\"https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.19465731\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n        Zenodo-DOI-Eintrag anzeigen\n      <\/a>\n    <\/p>\n\n    <p class=\"publication-keywords\">\n      Originaldatei: Suli_Karatekin_Diamonds_Reverse_Ferz_40_Positionen.pdf<br>\n      DOI: <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.19465731\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.19465731<\/a><br>\n      Themen: Suli-Karatekin-Diamanten, Sulis Diamant-L\u00f6sung, As-Sulis Diamant, Sulis Diamant, Shatranj, Reverse-Ferz-Endspiel,\n Tablebase-Analyse, historisches Schach, Schach-KI, k\u00fcnstliche Intelligenz, dynamische Programmierung.\n    <\/p>\n  <\/article>\n<\/section>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2497727c elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"2497727c\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1200\" height=\"650\" src=\"https:\/\/shatranj.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/download-2.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-127\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/shatranj.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/download-2.png 1200w, https:\/\/shatranj.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/download-2-300x163.png 300w, https:\/\/shatranj.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/download-2-1024x555.png 1024w, https:\/\/shatranj.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/download-2-768x416.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Shatranj.ai Publications Publications related to the Shatranj.ai project will be shared here, including research papers, curriculum whitepapers, historical chess studies, artificial intelligence education materials, and technical work connecting board games with computational thinking. Lesson 17A: Modern Chess AI Whitepaper Shatranj.ai curriculum publication \u00b7 Modern chess AI \u00b7 AI literacy \u00b7 Educational technology This whitepaper supports [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":11,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-228","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/shatranj.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/228","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/shatranj.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/shatranj.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/shatranj.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/11"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/shatranj.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=228"}],"version-history":[{"count":61,"href":"https:\/\/shatranj.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/228\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1704,"href":"https:\/\/shatranj.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/228\/revisions\/1704"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/shatranj.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=228"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}