論文の概要: PCBSchemaGen: Constraint-Guided Schematic Design via LLM for Printed Circuit Boards (PCB)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00510v1
- Date: Sat, 31 Jan 2026 04:39:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.227088
- Title: PCBSchemaGen: Constraint-Guided Schematic Design via LLM for Printed Circuit Boards (PCB)
- Title（参考訳）: PCBSchemaGen: プリント回路基板(PCB)用LCMによる制約ガイド型スキーマ設計
- Authors: Huanghaohe Zou, Peng Han, Emad Nazerian, Alex Q. Huang,
- Abstract要約: プリント回路基板(PCB)のアーキテクチャ設計は、電子産業のあらゆる分野において重要な役割を担っている。
LLMエージェントと制約合成を組み合わせたPCBスキーマ設計のための最初のトレーニングフリーフレームワークであるPCBGenを紹介する。
その結果,PCBGenは設計精度と計算効率を大幅に向上することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.9615245990668795
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Printed Circuit Board (PCB) schematic design plays an essential role in all areas of electronic industries. Unlike prior works that focus on digital or analog circuits alone, PCB design must handle heterogeneous digital, analog, and power signals while adhering to real-world IC packages and pin constraints. Automated PCB schematic design remains unexplored due to the scarcity of open-source data and the absence of simulation-based verification. We introduce PCBSchemaGen, the first training-free framework for PCB schematic design that comprises LLM agent and Constraint-guided synthesis. Our approach makes three contributions: 1. an LLM-based code generation paradigm with iterative feedback with domain-specific prompts. 2. a verification framework leveraging a real-world IC datasheet derived Knowledge Graph (KG) and Subgraph Isomorphism encoding pin-role semantics and topological constraints. 3. an extensive experiment on 23 PCB schematic tasks spanning digital, analog, and power domains. Results demonstrate that PCBSchemaGen significantly improves design accuracy and computational efficiency.
- Abstract（参考訳）: プリント回路基板(PCB)のアーキテクチャ設計は、電子産業のあらゆる分野において重要な役割を担っている。
デジタル回路やアナログ回路だけに焦点を当てた以前の作品とは異なり、PCB設計は現実世界のICパッケージやピン制約に固執しながら、異種デジタル、アナログ、電力信号を扱う必要がある。
オープンソースデータの不足とシミュレーションに基づく検証の欠如により、自動PCBスキーマ設計はいまだ探索されていない。
LLMエージェントとConstraint-Guided合成を組み合わせたPCBスキーマ設計のための,最初のトレーニングフリーフレームワークである PCBSchemaGen を紹介する。
私たちのアプローチには3つの貢献があります。
1. LLMベースのコード生成パラダイムで、ドメイン固有のプロンプトを反復的にフィードバックする。
実世界のICデータシートから派生した知識グラフ(KG)と,ピンロール意味論とトポロジ的制約を符号化したサブグラフ同型(Subgraph Isomorphism)を利用した検証フレームワーク。
3. デジタル、アナログ、パワードメインにまたがる23のPCBスキーマタスクに関する広範な実験。
PCBSchemaGenは設計精度と計算効率を大幅に向上することを示した。
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