はい、Alpha-Beta Pruningを使用するチェスプログラムでツリー検索に分散コンピューティングを使用することができます。1つのアプローチは、検索ツリーをより小さなサブツリーに分割し、複数のプロセッサまたはマシンに検索を配布することです。

Pythonでは、分散コンピューティングにMPIライブラリを使用した簡単な例を次に示します。

`` `
MPI4PYインポートMPIから
チェスをインポートします
Chess.Engineをインポートします

＃mpiを初期化します
comm = mpi.comm_world
rank = comm.get_rank（）
size = comm.get_size（）

＃チェスエンジンを初期化します
Engine = Chess.Engine.SimpleEngine.popen_uci（ "path/to/engine.exe"）

＃アルファベータ検索機能を定義します
def alpha_beta（ボード、深さ、アルファ、ベータ）：
    深さ== 0またはboard.is_game_over（）の場合：
        Return Engine.Analyse（Board、Chess.Engine.limit（time = 1））。score（）

    if board.turn：
        value = -float（ "inf"）
        board.legal_movesで移動するために：
            board.push（移動）
            value = max（value、alpha_beta（ボード、深さ-1、アルファ、ベータ））
            board.pop（）
            alpha = max（alpha、value）
            alpha> = betaの場合：
                壊す
        返品値

    それ以外：
        value = float（ "inf"）
        board.legal_movesで移動するために：
            board.push（移動）
            value = min（value、alpha_beta（ボード、深さ-1、アルファ、ベータ））
            board.pop（）
            ベータ= min（ベータ、値）
            alpha> = betaの場合：
                壊す
        返品値

＃メインプログラムを定義します
rank == 0の場合：
    ＃Fen入力を取得します
    fen = "fen stringはここに行きます"

    ＃作業を配布します
    範囲のIの場合（1、サイズ）：
        comm.send（fen、dest = i）

    ＃ローカル検索を計算します
    Board = Chess.board（fen）
    best_move = none
    best_score = -float（ "inf"）
    board.legal_movesで移動するために：
        board.push（移動）
        score = alpha_beta（ボード、深さ= 3、alpha = -float（ "inf"）、beta = float（ "inf"））
        board.pop（）
        スコアの場合> best_score：
            best_move = move
            best_score =スコア

    ＃結果を収集します
    結果= [（best_move、best_score）]]
    範囲のIの場合（1、サイズ）：
        results.append（comm.recv（source = i））

    ＃最高の動きとスコアを印刷します
    print（ "Best Move："、Max（results、key = lambda x：x [1]）[0]）
    print（ "Best Score："、max（results、key = lambda x：x [1]）[1]）

それ以外：
    ＃仕事を受け取ります
    fen = comm.recv（source = 0）

    ＃ローカル検索を計算します
    Board = Chess.board（fen）
    best_move = none
    best_score = -float（ "inf"）
    board.legal_movesで移動するために：
        board.push（移動）
        score = alpha_beta（ボード、深さ= 3、alpha = -float（ "inf"）、beta = float（ "inf"））
        board.pop（）
        スコアの場合> best_score：
            best_move = move
            best_score =スコア

    ＃結果を送信します
    comm.send（（best_move、best_score）、dest = 0）

＃MPIと閉じるエンジンを完成させます
mpi.finalize（）
Engine.close（）
`` `

この例では、メインプログラムは「rank = 0」で実行されます。このプログラムは、FEN入力を受信し、MPIを使用して複数のプロセッサまたはマシンに作業を分散します。各プロセッサまたはマシンは、「alpha_beta`検索機能を検索ツリーのサブツリーでローカルに実行し、メインプログラムに見つかった最良の動きとスコアを返します。メインプログラムは、すべてのプロセッサまたはマシンの結果を収集し、検索ツリー全体から最適な動きとスコアを選択します。

これは簡単な例であり、パフォーマンスと効率を最適化するために多くの最適化と改善が行われることに注意してください。
Yes, it is possible to use distributed computing for the tree search in a chess program that uses alpha-beta pruning. One approach would be to divide the search tree into smaller sub-trees and distribute the search across multiple processors or machines.

Here is a simple example in Python using the MPI library for distributed computing:

```
from mpi4py import MPI
import chess
import chess.engine

# Initialize MPI
comm = MPI.COMM_WORLD
rank = comm.Get_rank()
size = comm.Get_size()

# Initialize chess engine
engine = chess.engine.SimpleEngine.popen_uci("path/to/engine.exe")

# Define alpha-beta search function
def alpha_beta(board, depth, alpha, beta):
    if depth == 0 or board.is_game_over():
        return engine.analyse(board, chess.engine.Limit(time=1)).score()

    if board.turn:
        value = -float("inf")
        for move in board.legal_moves:
            board.push(move)
            value = max(value, alpha_beta(board, depth - 1, alpha, beta))
            board.pop()
            alpha = max(alpha, value)
            if alpha >= beta:
                break
        return value

    else:
        value = float("inf")
        for move in board.legal_moves:
            board.push(move)
            value = min(value, alpha_beta(board, depth - 1, alpha, beta))
            board.pop()
            beta = min(beta, value)
            if alpha >= beta:
                break
        return value

# Define main program
if rank == 0:
    # Get FEN input
    fen = "FEN string goes here"

    # Distribute work
    for i in range(1, size):
        comm.send(fen, dest=i)

    # Compute local search
    board = chess.Board(fen)
    best_move = None
    best_score = -float("inf")
    for move in board.legal_moves:
        board.push(move)
        score = alpha_beta(board, depth=3, alpha=-float("inf"), beta=float("inf"))
        board.pop()
        if score > best_score:
            best_move = move
            best_score = score

    # Gather results
    results = [(best_move, best_score)]
    for i in range(1, size):
        results.append(comm.recv(source=i))

    # Print best move and score
    print("Best move:", max(results, key=lambda x: x[1])[0])
    print("Best score:", max(results, key=lambda x: x[1])[1])

else:
    # Receive work
    fen = comm.recv(source=0)

    # Compute local search
    board = chess.Board(fen)
    best_move = None
    best_score = -float("inf")
    for move in board.legal_moves:
        board.push(move)
        score = alpha_beta(board, depth=3, alpha=-float("inf"), beta=float("inf"))
        board.pop()
        if score > best_score:
            best_move = move
            best_score = score

    # Send results
    comm.send((best_move, best_score), dest=0)

# Finalize MPI and close engine
MPI.Finalize()
engine.close()
```

In this example, the main program is run on `rank=0`, which receives the FEN input and distributes the work across multiple processors or machines using MPI. Each processor or machine runs the `alpha_beta` search function locally on a sub-tree of the search tree, and returns the best move and score found to the main program. The main program then gathers the results from all processors or machines, and selects the best move and score from the overall search tree.

Note that this is a simple example and there are many optimizations and improvements that can be made to optimize performance and efficiency.