論文の概要: Schemato -- An LLM for Netlist-to-Schematic Conversion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13899v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 07:21:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:18:36.370828
• Title: Schemato -- An LLM for Netlist-to-Schematic Conversion
• Title（参考訳）: Schemato -- Netlist-to-Schematic ConversionのためのLLM
• Authors: Ryoga Matsuo, Stefan Uhlich, Arun Venkitaraman, Andrea Bonetti, Chia-Yu Hsieh, Ali Momeni, Lukas Mauch, Augusto Capone, Eisaku Ohbuchi, Lorenzo Servadei,
• Abstract要約: MachineSpiceモデルは、特にアナログ回路において進歩する回路設計である。 通常、人間の解釈能力に欠けるネットリストを生成する。 本稿では,ML生成したネットリストを高速かつ正確に解釈可能なスキーマに変換することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.419903684361424
• License:
• Abstract: Machine learning models are advancing circuit design, particularly in analog circuits. They typically generate netlists that lack human interpretability. This is a problem as human designers heavily rely on the interpretability of circuit diagrams or schematics to intuitively understand, troubleshoot, and develop designs. Hence, to integrate domain knowledge effectively, it is crucial to translate ML-generated netlists into interpretable schematics quickly and accurately. We propose Schemato, a large language model (LLM) for netlist-to-schematic conversion. In particular, we consider our approach in the two settings of converting netlists to .asc files for LTSpice and LATEX files for CircuiTikz schematics. Experiments on our circuit dataset show that Schemato achieves up to 93% compilation success rate for the netlist-to-LaTeX conversion task, surpassing the 26% rate scored by the state-of-the-art LLMs. Furthermore, our experiments show that Schemato generates schematics with a mean structural similarity index measure that is 3xhigher than the best performing LLMs, therefore closer to the reference human design.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは、特にアナログ回路において、回路設計を進歩させている。 通常、人間の解釈能力に欠けるネットリストを生成する。 これは、人間の設計者が直感的に理解し、トラブルシュートし、設計を開発するために回路図や設計図の解釈可能性に大きく依存しているためである。 したがって、ドメイン知識を効果的に統合するためには、ML生成したネットリストを解釈可能なスキーマに迅速かつ正確に翻訳することが不可欠である。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)であるSchematoを提案する。 特に、ネットリストを.NETに変換する2つの設定において、我々のアプローチを検討します。 asc file for LTSpice と LATEX file for CircuiTikz schematics.asc file for LTSpice と LATEX file for CircuiTikz schematics. 回路データセットを用いた実験により,SchematoはネットリストからLaTeX変換タスクのコンパイル成功率を最大93%達成し,最先端のLCMの26%を上回った。 さらに,本実験により, 平均構造類似度指数測定値が最良性能のLCMよりも3倍高く, 基準設計に近づいた設計結果が得られた。

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