ROTN v1.9 per Machine Learning e AI: utilità della specifica formale ISO 14977

Negli scacchi usiamo la FEN. In ambito Machine Learning però la FEN mostra un limite: è una mappa muta di pezzi, e per i pedoni usa un implicito, cioè se non c’è lettera è un pedone. Per un parser AI è un’eccezione da gestire.

La ROTN v1.9, specifica formale che ho definito in EBNF ISO/IEC 14977, nasce per risolvere proprio questo in ottica AI e accessibilità.

La grammatica formale:

File .txt, UTF-8, 1 riga = 1 Descrittore, ordine fisso obbligatorio T;V;B;N;M;P;

T Testo posizione, V Punto di vista B o N, B Pezzi Bianchi, N Pezzi Neri, M Chi muove, P ultimo Numero mossa del bianco.

Nella posizione iniziale, per definizione del descrittore P, P=0 a scacchiera in partenza.

Opzionali: U per en passant tipo U:d4f4e4; e Z per semimosse.

Regola chiave per l’AI: nessuna lettera implicita.

In ROTN tutte le lettere sono obbligatorie, anche per il pedone. Non esiste mai solo e2. È sempre Pe2;

In italiano: R=Re, D=Donna, T=Torre, A=Alfiere, C=Cavallo, P=Pedone In inglese: K=King, Q=Queen, R=Rook, B=Bishop, N=Knight, P=Pawn

Formato pezzo sempre Lettera + coordinata tipo Re6 o Pa2, separati da ;. Validazione deterministica: max 16 pezzi, un Re per colore, niente case doppie.

Perché è utile per Machine Learning e AI?

  1. Tokenizzazione senza eccezioni. Ogni token è uguale. Un LLM non deve imparare il caso speciale del pedone implicito della FEN.

  2. Tokenizzazione con semantica. Il descrittore T:Matto in 2 mosse è già un label naturale.

  3. Data Augmentation strutturata. Con V:B; dal Bianco e V:N; dal Nero ruoti la stessa posizione.

  4. Generazione didattica accessibile. Da specifica, sintesi vocale: T, poi P, poi M, poi eventuale U e Z. Generazione automatica per NVDA e JAWS.

Esempio reale v1.9, stallo:

T:Stallo V:B; B:Re6;Pe7; N:Re8; M:N; P:35;

A chi serve: Sviluppatori AI, Istruttori, Sviluppatori tiflologici, Ingegneri QA.

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