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

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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.
Automatizacion de Stackups y Reglas de Diseño de Layouts en PCB utilizando Inteligencia Artificial.

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Este artículo presenta una aplicación web que utiliza inteligencia artificial para facilitar el diseño de stackups y layouts de PCBs. La aplicación permite la interacción con documentos relacionados con el diseño de la tarjeta, analiza la información con modelos de IA avanzados, y genera documentos útiles para ingenieros electrónicos en un formato adecuado. A continuación, se detallan las características principales del frontend y backend de la aplicación.
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Generación Automática de Documentos de Diseño Hardware para PCB mediante Inteligencia Artificial

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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.