تظل عملية تصميم الدوائر التناظرية والمختلطة (Analog and Mixed-Signal - AMS) تعتمد بشكل كبير على الخبرات البشرية المتخصصة. ومع ظهور أدوات الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، تمكّنت هذه الأدوات من إنشاء تصاميم أولية للدارات، ولكن تظل مشكلة الاعتماد على مجموعات بيانات مُعَدة يدويًا مع طلبات أداء محددة قائمة. ومع ذلك، لا تستطيع النماذج اللغوية الضخمة (Large Language Models - LLMs) والنماذج البصرية التعامل مع هذه العملية بشكل أوتوماتيكي. ومع وجود حاجة ملحة للخبراء لفهم وظائف الدوائر يدوياً، قدمت مجموعة من الباحثين الابتكار الرائد AMSnet-q.

تقنية AMSnet-q تُعد إطار عمل آلي بالكامل وكامل، يساهم في التحويل المباشر لصور المخططات إلى قاعدة بيانات للدوائر الإلكترونية المعدلة دون الحاجة إلى أي تدخل بشري. يختلف هذا الإطار عن الأعمال السابقة التي كانت تتوقف عند استخراج الشِبكات، حيث يقوم AMSnet-q بأتمتة العملية بأكملها، بدءًا من تحويل المخططات إلى شبكات (netlist)، مرورًا بتوليد تجارب اختبار (testbench) تعتمد على الهيكل، وصولاً إلى التحقق المستند إلى المحاكاة الذي يحدد بشكل موضوعي وظيفة الدائرة.

تم اختبار AMSnet-q بتقنية 28 نانومتر، حيث عالج 739 مخططًا من مجموعة بيانات AMSnet 1.0، مكونًا تلقائيًا مكتبة تضم 4 فئات دوائر، 105 تخطيطات متميزة، و89,789 تكوين جهاز مُصنف. من خلال فصل الجهود البشرية عن حجم البيانات، وتقليل عبء العمل إلى نموذج اختبار واحد لكل فئة دائرة، يساهم AMSnet-q في بناء قاعدة بيانات للدوائر الإلكترونية بشكل فعال، موضوعي، وآلي بالكامل.

هل تعتقد أن هذه التقنية ستغير طريقة تصميم الدوائر إلى الأبد؟ شاركونا آراءكم في التعليقات!