論文の概要: SPICEAssistant: LLM using SPICE Simulation Tools for Schematic Design of Switched-Mode Power Supplies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10639v1
• Date: Mon, 14 Jul 2025 13:41:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-16 19:46:02.804852
• Title: SPICEAssistant: LLM using SPICE Simulation Tools for Schematic Design of Switched-Mode Power Supplies
• Title（参考訳）: SPICEアシスタント:SPICEシミュレーションツールを用いたスイッチングモード電源の計画設計
• Authors: Simon Nau, Jan Krummenauer, André Zimmermann,
• Abstract要約: 最先端の大規模言語モデル(LLM)は、科学の多くの分野において、幅広いタスクで高いパフォーマンスを示す。 本稿では,プリント回路基板(PCB)におけるSMPS設計へのLCMの適用に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: State-of-the-art large language models (LLMs) show high performance across a wide range of tasks in many domains of science. In the field of electronic design automation (EDA), it is yet to be determined to what extent they are capable to understand, adapt, and dimension electronic circuits. This paper focuses on the application of LLMs to switched-mode power supply (SMPS) design on printed circuit boards (PCBs). Particular challenges for LLMs in this context include their limited ability to interpret results from key simulation tools like SPICE and the multi-step design process. To address these challenges, we suggest SPICEAssistant, a framework that provides a broad selection of tools to an LLM. The tools serve as an interface to SPICE, allowing the LLM to interact flexibly with the simulator to estimate the impact of its modifications to the circuit. To evaluate the performance of SPICEAssistant, we defined a benchmark consisting of 256 questions testing the ability to adapt circuit netlists to fulfil different SMPS design tasks. The benchmarking results show that simulation feedback effectively improves SMPS design capabilities of LLMs. An increasing number of simulation iterations leads to enhanced performance. The SPICEAssistant framework significantly outperforms the standalone LLM GPT-4o on the benchmark by approximately 38%.
• Abstract（参考訳）: 最先端の大規模言語モデル(LLM)は、科学の多くの分野において、幅広いタスクで高いパフォーマンスを示す。 電子設計自動化(EDA、Electronic Design Automation)の分野では、電子回路の理解、適応、寸法の程度についてはまだ定かではない。 本稿では,プリント回路基板(PCB)におけるSMPS設計へのLCMの適用に焦点を当てた。 この文脈におけるLLMの特に課題は、SPICEのような主要なシミュレーションツールと多段階の設計プロセスの結果を解釈する能力に制限があることである。 これらの課題に対処するために、LLMに幅広いツールを提供するフレームワークであるSPICEAssistantを提案する。 このツールはSPICEのインタフェースとして機能し、LCMはシミュレータと柔軟に相互作用し、回路への修正の影響を推定する。 SPICEAssistantの性能を評価するために、256の質問からなるベンチマークを定義した。 ベンチマークの結果,シミュレーションフィードバックはLLMのSMPS設計能力を効果的に向上することが示された。 シミュレーションのイテレーションの数が増えると、パフォーマンスが向上します。 SPICEAssistantフレームワークは、ベンチマークでのLCM GPT-4oを約38%上回っている。

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