論文の概要: AnalogCoder-Pro: Unifying Analog Circuit Generation and Optimization via Multi-modal LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02518v2
• Date: Sun, 31 Aug 2025 04:25:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-03 14:24:52.576568
• Title: AnalogCoder-Pro: Unifying Analog Circuit Generation and Optimization via Multi-modal LLMs
• Title（参考訳）: AnalogCoder-Pro:マルチモーダルLCMによるアナログ回路生成と最適化
• Authors: Yao Lai, Souradip Poddar, Sungyoung Lee, Guojin Chen, Mengkang Hu, Bei Yu, Ping Luo, David Z. Pan,
• Abstract要約: 本稿では,多モーダル大規模言語モデル(LLM)フレームワークであるAnalogCoder-Proについて述べる。 このフレームワークは、シミュレーションエラーメッセージと波形画像を使って自動で設計エラーを補正するマルチモーダルな診断・修復フィードバックループを備えている。 13種類の回路を網羅したベンチマークスイートで、AnalogCoder-Proは28個の回路を設計し、既存のLCMベースの手法よりも一貫して性能を向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.14708895187017
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Despite recent advances, analog front-end design still relies heavily on expert intuition and iterative simulations, which limits the potential for automation. We present AnalogCoder-Pro, a multimodal large language model (LLM) framework that integrates generative and optimization techniques. The framework features a multimodal diagnosis-and-repair feedback loop that uses simulation error messages and waveform images to autonomously correct design errors. It also builds a reusable circuit tool library by archiving successful designs as modular subcircuits, accelerating the development of complex systems. Furthermore, it enables end-to-end automation by generating circuit topologies from target specifications, extracting key parameters, and applying Bayesian optimization for device sizing. On a curated benchmark suite covering 13 circuit types, AnalogCoder-Pro successfully designed 28 circuits and consistently outperformed existing LLM-based methods in figures of merit.
• Abstract（参考訳）: 最近の進歩にもかかわらず、アナログフロントエンドの設計は専門家の直感と反復的なシミュレーションに大きく依存しており、自動化の可能性を制限する。 本稿では,多モーダル大規模言語モデル(LLM)フレームワークであるAnalogCoder-Proについて述べる。 このフレームワークは、シミュレーションエラーメッセージと波形画像を使って自動で設計エラーを補正するマルチモーダルな診断・修復フィードバックループを備えている。 また、モジュラーサブ回路としての設計を成功させ、複雑なシステムの開発を加速することで、再利用可能な回路ツールライブラリを構築した。 さらに、ターゲット仕様から回路トポロジを生成し、キーパラメータを抽出し、デバイスサイズにベイズ最適化を適用することで、エンドツーエンドの自動化を可能にする。 13種類の回路を網羅したベンチマークスイートにおいて、AnalogCoder-Proは28個の回路を設計し、既存のLCMベースの手法よりも一貫して性能を向上した。

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