Mejora del Desarrollo de Hardware con Modelos LLM y Automatización en Python

Contexto

En el desarrollo de hardware, especialmente en la selección de integrados para el árbol de alimentación en una FPGAs u otros circuitos integrados (ICs), los ingenieros a menudo enfrentan desafíos para obtener información precisa y completa. En este escenario, se emplea modelos LLM, junto con otras técnicas, para ayudar en el proceso de selección de los circuitos integrados adecuados para alimentar, por ejemplo, una FPGA. Aunque ChatGPT proporciona sugerencias valiosas, las respuestas pueden ser incompletas o incorrectas, lo que genera ineficiencias y posibles errores de diseño.

Declaración del Problema

Al utilizar ChatGPT para asistir en la selección de ICs de alimentación para una FPGA, las respuestas proporcionadas no siempre son precisas ni están completamente alineadas con los requisitos específicos del proyecto. Esto resulta en la necesidad de verificación y corrección manual adicional, lo que disminuye la eficiencia general del proceso de diseño.

Solución Propuesta

Para mejorar la precisión del proceso de desarrollo de hardware, se propone un enfoque sistemático y automatizado. Esta solución integra técnicas RAG, con scripts en Python y modelos de lenguaje (LLMs) para automatizar la extracción, verificación y selección de ICs de alimentación adecuados. El flujo de trabajo propuesto consiste en los siguientes pasos:

1. Extracción de Información del IC Objetivo:

• Un script en Python, utilizando un LLM, extrae automáticamente el circuito integrado específico que necesita ser alimentado a partir de la pregunta o el prompt inicial.

2. Recuperación de Hojas de Datos de la Base de Datos:

• El script busca en una base de datos la hoja de datos (PDF) que contiene las características de DC y AC del IC objetivo. Esta base de datos se debe de llenar con hojas de datos de ICs y sus enlaces correspondientes, asegurando una recuperación rápida y precisa.

3. Extracción de Información Crítica de las Hojas de Datos:

• Usando otro LLM, el script lee el PDF recuperado y extrae los niveles de tensión recomendados, los requisitos de corriente y la secuencia de encendido para cada módulo y banco dentro del IC. Esto asegura que se identifiquen claramente todos los requisitos de energía necesarios.

4. Creación de un Prompt de Búsqueda para ICs de Alimentación:

• Basado en la información extraída, el script genera un prompt de búsqueda utilizando un LLM. Este prompt se utiliza para buscar ICs de alimentación adecuados dentro de una base de datos vectorial que contiene las características de varios ICs de alimentación. La base de datos se ha llenado mediante técnicas de scraping web, asegurando que se mantenga actualizada con los últimos componentes.

5. Iteración a Través de los Resultados de la Búsqueda:

• El script itera a través de los 10 mejores resultados de búsqueda, utilizando un LLM para analizar la idoneidad de cada IC de alimentación. Identifica qué ICs de alimentación pueden suministrar las tensiones requeridas a los diferentes módulos o secciones del IC objetivo con los requisitos extraídos del punto 3.

6. Generación de la Recomendación Final:

• Finalmente, el script compila los resultados y los envía a un LLM para un análisis final. El LLM es instruido para seleccionar los mejores ICs de alimentación que cumplan con los requisitos del IC objetivo, proporcionando una recomendación concisa y precisa.

Mejoras:

• Revisión por Expertos: Para refinar aún más la solución, se recomienda que un ingeniero de hardware senior revise y valide el proceso. Esto puede ayudar a identificar posibles brechas o áreas de mejora, asegurando que el sistema automatizado ofrezca la mayor precisión posible.
• Aprendizaje Continuo: El sistema puede mejorarse con el tiempo al incorporar retroalimentación de proyectos completados, permitiendo que los LLMs aprendan de experiencias pasadas y mejoren sus recomendaciones.
• Integración con Herramientas EDA: Las mejoras futuras podrían incluir la integración de este proceso automatizado con herramientas de automatización del diseño electrónico (EDA), optimizando aún más el proceso de diseño de hardware.

Resultado:

Al implementar este enfoque automatizado y sistemático, el proceso de desarrollo de hardware se vuelve más preciso y eficiente. Los ingenieros pueden confiar en el sistema para proporcionar recomendaciones precisas de árbol de alimentación, reduciendo la necesidad de correcciones manuales e iteraciones. Esto no solo ahorra tiempo, sino que también minimiza el riesgo de errores de diseño, lo que conduce a diseños de hardware más exitosos y confiables.

Conclusión:

ChatGPT, aunque útil, no es una solución completa para las tareas de desarrollo de hardware. Al combinarlo con automatización en Python, LLMs y bases de datos vectoriales, la precisión y la eficiencia del proceso pueden mejorar significativamente. Este psot ilustra el potencial de un enfoque integrado para resolver desafíos complejos en el diseño de hardware.