Generación Automática de Documentos de Diseño Hardware para PCB mediante Inteligencia Artificial

Introducción

La evolución tecnológica ha permitido la integración de la inteligencia artificial en diversos campos de la ingeniería, facilitando y optimizando procesos complejos. En el ámbito del diseño de hardware para PCB (Printed Circuit Board), la generación automática de documentos de diseño a partir de documentación técnica se presenta como una innovación prometedora. Este caso de estudio describe el desarrollo y la implementación de un sistema basado en inteligencia artificial que, a partir de documentos técnicos como datasheets y requisitos del proyecto, genera automáticamente un documento de diseño hardware para PCB.

Objetivo

El objetivo principal de este proyecto es desarrollar un sistema automatizado que, mediante el uso de un modelo de lenguaje grande (LLM), pueda crear un documento de diseño hardware detallado para PCB, minimizando el tiempo y esfuerzo requeridos en la fase de documentación y asegurando una alta calidad en el contenido generado.

Desarrollo

1. Interfaz Web y Recolección de Documentos

Se desarrolló una interfaz web utilizando Vue.js para facilitar la carga de diversos documentos técnicos necesarios para la generación del documento de diseño hardware. Entre los archivos aceptados se incluyen datasheets, BOM (Bill of Materials), requisitos del proyecto y descripciones del sistema. Los usuarios pueden cargar los documentos directamente a través de la interfaz. Aunque no todos los documentos son obligatorios, se recomienda proporcionar la mayor cantidad posible de información para mejorar la calidad del documento final.

2. Envío de Documentos al Backend

Una vez cargados, los enlaces a los documentos se envían al backend del sistema. Este backend está diseñado para gestionar y procesar los archivos recibidos.

3. Análisis de Documentos con LLM

En el backend, se leen los diferentes archivos. En el caso de los datasheets, se extrae la información más relevante, como el pinout, descripción, consumo y configuraciones, utilizando un modelo de lenguaje grande (LLM). El LLM es responsable de procesar y sintetizar la información de manera eficiente, asegurando que los datos críticos sean identificados y extraídos correctamente.

4. Creación del Prompt para el LLM

Con la información extraída, se crea un prompt detallado y completo. Este prompt incluye todas las especificaciones y características necesarias para la creación del documento de diseño hardware, estructurado de manera que el LLM pueda interpretar y generar una respuesta coherente y precisa.

5. Generación del Documento de Diseño Hardware

El prompt se envía a un modelo LLM con una gran capacidad de tokens de entrada, como Gemini, capaz de manejar hasta 2 millones de tokens. Esta capacidad es crucial para procesar el extenso y detallado prompt, así como para generar un documento de salida de alta calidad que puede contener alrededor de 100 mil tokens. La respuesta del LLM se utiliza para crear un documento en formato .docx, estructurado según los estándares de diseño de hardware para PCB.

6. Revisión y Modificación por Expertos

El documento generado automáticamente es revisado y modificado por un experto en diseño hardware. Esta etapa es esencial para garantizar la precisión y viabilidad del diseño propuesto, dado que los modelos LLM, aunque avanzados, pueden cometer errores o interpretar incorrectamente algunos detalles técnicos.

Conclusiones

La integración de la inteligencia artificial en el proceso de generación de documentos de diseño hardware para PCB demuestra ser una herramienta poderosa para optimizar el tiempo y recursos en la fase de documentación. La automatización de este proceso no solo reduce la carga de trabajo para los ingenieros, sino que también asegura un nivel de detalle y precisión elevados. Sin embargo, la revisión humana sigue siendo un componente crítico para garantizar la calidad y exactitud del diseño final.

Futuro Desarrollo

• Inclusión de Esquemáticos: Integrar la capacidad de interpretar esquemáticos electrónicos automáticamente, lo cual complementaría el documento de diseño hardware y ofrecería una visión más completa del proyecto.
• Mejora de los Prompts: Refinar y optimizar los prompts utilizados para la generación de documentos, asegurando que sean lo más claros y detallados posible para mejorar la calidad de las respuestas del LLM.
• Ampliación de Capacidades del LLM: Explorar la utilización de modelos LLM más avanzados o específicos para el dominio del diseño hardware, con el objetivo de mejorar la precisión y relevancia de las respuestas generadas.
• Integración con Herramientas CAD: Desarrollar interfaces que permitan la integración directa con herramientas de diseño CAD, facilitando la transición del documento de diseño a la implementación práctica en software de diseño de PCB.