電子回路の設計支援を目指して、最先端の大型言語モデル（LLMs）がテストされました。
GPT-4o（OpenAI）、Claude 3 Opus（Anthropic）、Gemini 1.5（Google）などが使用され、基板のトレースの遅延時間を尋ねるなどの簡単な質問から、部品探し、回路設計までの幅広いタスクに挑戦しました。
特に有望だったのは、部品のデータシート解析で、回路シンボルやフットプリントの作成に一定の成功を見ましたが、何度かの試行を要し、生成されたフットプリントには問題点も見られました。
一方で、新しい設計に適した部品選びや、回路設計とネットリストの作成では、LLMsは非現実的な提案をすることが多く、基本的な増幅回路設計さえも誤った形で提案することが明らかになりました。
大量のデータシートを検索する手間を省くツールとしての利点はありますが、LLMsが提供する出力には注意が必要で、しばしば間違いが含まれているためです。
技術者たちは、この新しいツールを使用する際には、指示に対して慎重になる必要がありそうです。
出典 : https://hackaday.com/2024/06/24/testing-large-language-models-for-circuit-board-design-aid/