論文の概要: Enhancing Large Language Models for End-to-End Circuit Analysis Problem Solving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.10159v1
• Date: Wed, 10 Dec 2025 23:38:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-12 16:15:42.120332
• Title: Enhancing Large Language Models for End-to-End Circuit Analysis Problem Solving
• Title（参考訳）: エンド・ツー・エンド回路解析問題の解法における大規模言語モデルの強化
• Authors: Liangliang Chen, Weiyu Sun, Ying Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,Gemini 2.5 Pro上に構築した拡張型エンドツーエンド回路問題の解法を提案する。 回路認識幻覚に対処するために、細調整されたYOLO検出器とOpenCV処理を統合し、電圧と電流源を分離する。 83の問題について、提案されたパイプラインは97.59%の成功率(81の正しい解)を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.838140931803922
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown strong performance in data-rich domains such as programming, but their reliability in engineering tasks remains limited. Circuit analysis -- requiring multimodal understanding and precise mathematical reasoning -- highlights these challenges. Although Gemini 2.5 Pro improves diagram interpretation and analog-circuit reasoning, it still struggles to consistently produce correct solutions when given both text and circuit diagrams. At the same time, engineering education needs scalable AI tools capable of generating accurate solutions for tasks such as automated homework feedback and question-answering. This paper presents an enhanced, end-to-end circuit problem solver built on Gemini 2.5 Pro. We first benchmark Gemini on a representative set of undergraduate circuit problems and identify two major failure modes: 1) circuit-recognition hallucinations, particularly incorrect source polarity detection, and 2) reasoning-process hallucinations, such as incorrect current directions. To address recognition errors, we integrate a fine-tuned YOLO detector and OpenCV processing to isolate voltage and current sources, enabling Gemini to re-identify source polarities from cropped images with near-perfect accuracy. To reduce reasoning errors, we introduce an ngspice-based verification loop in which Gemini generates a .cir file, ngspice simulates the circuit, and discrepancies trigger iterative regeneration with optional human-in-the-loop review. Across 83 problems, the proposed pipeline achieves a 97.59% success rate (81 correct solutions), substantially outperforming Gemini 2.5 Pro's original 79.52% accuracy. This system extends LLM capabilities for multimodal engineering problem-solving and supports the creation of high-quality educational datasets and AI-powered instructional tools.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、プログラミングのようなデータリッチな領域では高い性能を示しているが、エンジニアリングタスクにおける信頼性は依然として限られている。 回路解析 -- マルチモーダルな理解と正確な数学的推論を必要とする -- は、これらの課題を強調している。 Gemini 2.5 Proはダイアグラムの解釈とアナログ回路推論を改善しているが、テキストと回路図の両方を与えられたとき、常に正しい解を生成するのに苦労している。 同時に、エンジニアリング教育は、自動化された宿題のフィードバックや質問応答といったタスクの正確なソリューションを生成することができるスケーラブルなAIツールを必要とします。 本稿では,Gemini 2.5 Pro上に構築した拡張型エンドツーエンド回路問題の解法を提案する。 我々はGeminiをまず、学部の回路問題の代表セットでベンチマークし、2つの主要な障害モードを特定した。 1)回路認識幻覚、特に不正確なソース極性検出、及び 2) 誤った電流方向等の推論過程の幻覚。 認識誤差に対処するため、細調整されたYOLO検出器とOpenCV処理を統合し、電圧と電流源を分離し、Geminiが収穫画像からソース極性をほぼ完全精度で再同定できるようにする。 推論エラーを低減するため、Germiniが.NETファイルを生成するngspiceベースの検証ループを導入する。 cirファイル、ngspiceは回路をシミュレートし、不一致はオプションのヒューマン・イン・ザ・ループ・レビューで反復再生を誘導する。 83の問題を解決するため、提案されたパイプラインは97.59%の成功率(81の正解)を達成し、ゲミニ2.5 Proの本来の79.52%の精度を大幅に上回った。 このシステムは、マルチモーダルエンジニアリング問題解決のためのLLM機能を拡張し、高品質な教育データセットとAIによる教育ツールの作成をサポートする。

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