論文の概要: Evaluating LLM-based Workflows for Switched-Mode Power Supply Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10639v2
• Date: Fri, 07 Nov 2025 14:25:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 14:56:00.004247
• Title: Evaluating LLM-based Workflows for Switched-Mode Power Supply Design
• Title（参考訳）: スイッチトモード電源設計のためのLCMワークフローの評価
• Authors: Simon Nau, Jan Krummenauer, André Zimmermann,
• Abstract要約: 2つのベンチマーク実験を行い、異なる設計タスクのためのLCMベースのアシスタントの性能を解析した。 実験の結果,SPICEシミュレーションのフィードバックと推理などの現在の進歩により,手作業によるベンチマークタスク269件の解決率は15%から91%に大幅に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3823356975862005
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have great potential to enhance productivity in many disciplines, such as software engineering. However, it is unclear to what extent they can assist in the design process of electronic circuits. This paper focuses on the application of LLMs to switched-mode power supply (SMPS) design for printed circuit boards (PCBs). We present multiple LLM-based workflows that combine reasoning, retrieval-augmented generation (RAG), and a custom toolkit that enables the LLM to interact with SPICE simulations to estimate the impact of circuit modifications. Two benchmark experiments are presented to analyze the performance of LLM-based assistants for different design tasks, including parameter tuning, topology adaption and optimization of SMPS circuits. Experiment results show that SPICE simulation feedback and current LLM advancements, such as reasoning, significantly increase the solve rate on 269 manually created benchmark tasks from 15% to 91%. Furthermore, our analysis reveals that most parameter tuning design tasks can be solved, while limits remain for certain topology adaption tasks. Our experiments offer insights for improving current concepts, for example by adapting text-based circuit representations
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学など、多くの分野において生産性を高める大きな可能性を秘めています。 しかし、電子回路の設計過程をどの程度支援できるかは定かではない。 本稿では,プリント回路基板(PCB)のスイッチングモード電源(SMPS)設計におけるLCMの適用に焦点をあてる。 推論,検索拡張生成(RAG)と,SPICEシミュレーションと対話して回路修正の影響を推定するカスタムツールキットを組み合わせた複数のLLMベースのワークフローを提案する。 パラメータチューニング,トポロジ適応,SMPS回路の最適化など,異なる設計タスクのためのLCMベースのアシスタントの性能解析を行うために,2つのベンチマーク実験を行った。 実験の結果,SPICEシミュレーションのフィードバックと推理などの現在のLCMの進歩により,手作業によるベンチマークタスク269件の解決率が15%から91%に大幅に向上した。 さらに,パラメータチューニング設計タスクのほとんどを解くことができる一方で,特定のトポロジ適応タスクには制限が残っていることを明らかにする。 私たちの実験は、例えばテキストベースの回路表現を適応させることによって、現在の概念を改善するための洞察を提供する。

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