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
• 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。

関連論文リスト

• OmniRouting: A Semantic-Coupled Multimodal Benchmark for Constraint-Aware Spatial Reasoning in PCB Routing [20.15982786578097]
  OmniRoutingは,プリント回路基板(PCB)のルーティング推論において,大規模言語モデル(LLM)を評価するために設計された,最初の大規模ベンチマークである。 OmniRoutingには1,681の産業用グレードのスキーマ結合型PCB設計が含まれており、ボードジオメトリー、人間のエンジニアによる不安定なコンポーネント配置、フットプリント、パッド位置、ネットリスト、スタックアップ情報、ルーティング制約が含まれている。 その結果,PCBルーティングにおける現在のLMMには,経路計画能力の弱さ,設計ルール制約への順応性の低下,電気的機能維持の不整合性など,かなりの制限があることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-05T04:24:51Z)
• OmniLayout: A Schematic-Coupled Multimodal Benchmark for Constraint-Aware Geometric Reasoning in PCB Layout [16.163813216965657]
  大規模言語モデル (LLM) は3次元推論、接地、きめ細かい理解において顕著な進歩を見せている。 厳密な幾何学的および機能的制約の下で密に満ちた物体配置を推論する能力は、ほとんど未解明のままである。 Omniは、プリント回路基板(PCB)レイアウト配置におけるLCMを評価するために設計された最初のベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-03T12:26:58Z)
• SINA: A Fully Automated Circuit Schematic Image to Netlist Generator Using Artificial Intelligence [0.0]
  SINAは、オープンソースの回路スキーマ画像-ネットリスト生成器である。 SINAはICレベルのスキーマとPCBレベルのスキーマを扱い、専用のクロスワイヤ検出を組み込んでいる。 我々の実験では、全体のネットリスト生成精度は96.67%であり、最先端のアプローチに比べて2.72倍高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-02T02:24:00Z)
• pcbGPT: Automatic PCB Schematic Synthesis from Natural Language Requirements [5.338311084575534]
  自然言語仕様から編集可能なKiCadスキーマを生成するシステムであるpcbGPTを提案する。 参照実装,要求コンポーネント,インターフェース制約を備えた20個の組込みタスクに対して,本システムの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-31T12:07:50Z)
• SchGen: PCB Schematic Generation with Semantic-Grounded Code Representations [14.65619005733256]
  本稿では、自然言語要求から編集可能なPCBスキーマを生成する最初の大規模言語モデルであるSchGenについて述べる。 現在のスキーマ形式は冗長、ツール固有の構文、幾何学的な記述が支配的である。 我々は,相対的な配置とピン名に基づく配線で,スキーマ的編集プリミティブを符号化する意味的基底コード表現を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-28T17:59:50Z)
• Agentic Planning with Reasoning for Image Styling via Offline RL [66.10749901925941]
  直接的なプロンプトベースの編集は複雑な変換では失敗するが、なぜなら曖昧で主観的なプロンプトは、画像に何を変更するべきかを微妙に理解する必要がしばしばあるからである。 ツールベースのエージェントRLポストトレーニングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-07T11:14:37Z)
• RulePlanner: All-in-One Reinforcement Learner for Unifying Design Rules in 3D Floorplanning [49.812879456944984]
  フロアプランニングは集積回路における各モジュールの座標と形状を決定する。 現在のメソッドは、特定の設計ルールと限られた設計ルールのみを扱うことができる。 我々はこれらの課題に対処するために,オールインワンの深層強化学習に基づくアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-30T02:41:48Z)
• CircuitLM: A Multi-Agent LLM-Aided Design Framework for Generating Circuit Schematics from Natural Language Prompts [0.5219568203653523]
  大型言語モデル(LLM)は、しばしば細かい詳細を幻覚し、電気的制約に違反し、機械で読めない出力を生成する。 ユーザプロンプトを構造化して視覚的に解釈可能なCircuitJSONスキーマに変換する,マルチエージェントLCM支援回路設計パイプラインであるCircuitLMを提案する。 この作業は、自然言語入力をデプロイ可能なハードウェア設計にブリッジし、非専門家による信頼性の高い回路プロトタイピングを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-08T02:18:43Z)
• TypedSchematics: A Block-based PCB Design Tool with Real-time Detection of Common Connection Errors [2.205829309604458]
  回路設計ブロックの再利用は、初心者が専門家が設計した再使用を妨げている主要な要因である。 ブロックベースのPCB設計ツールであるTypedticsを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-18T03:26:01Z)
• Graph Neural Networks for Automatic Addition of Optimizing Components in Printed Circuit Board Schematics [1.49199020343864]
  重要なタスクは、回路の堅牢性と信頼性を改善するコンポーネントを追加することで、ドラフトを最適化することである。 本稿では,2部グラフとして表現し,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくノードペア予測モデルを活用することにより,PCBスキーマへの新たなコンポーネントの追加を自動化するアプローチを提案する。 GNNがこれらの問題を高精度に解決できることを示し、我々の手法がPCB設計の最適化を時間とコスト効率で自動化する可能性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-12T11:12:18Z)
• PCB Renewal: Iterative Reuse of PCB Substrates for Sustainable Electronic Making [10.738063208766288]
  PCB基板(プリント回路基板)は、しばしばシングルユースであり、電子部品製造の材料廃棄物に繋がる。 我々は, 導電性エポキシを古い領域に選択的に沈着させることによりPCBトレースを「消去」し, 「再構成」する新しい手法であるPCB Renewalを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T19:29:09Z)
• Benchmarking End-To-End Performance of AI-Based Chip Placement Algorithms [77.71341200638416]
  ChiPBenchはAIベースのチップ配置アルゴリズムの有効性を評価するために設計されたベンチマークである。 評価のために、さまざまなドメイン(CPU、GPU、マイクロコントローラなど)から20の回路を集めました。 その結果, 単点アルゴリズムの中間距離が支配的であったとしても, 最終的なPPA結果は満足できないことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-03T03:29:23Z)
• LLM4EDA: Emerging Progress in Large Language Models for Electronic Design Automation [74.7163199054881]
  大規模言語モデル(LLM)は、文脈理解、論理推論、回答生成においてその能力を実証している。 本稿では,EDA分野におけるLLMの応用に関する系統的研究を行う。 論理合成,物理設計,マルチモーダル特徴抽出,回路のアライメントにLLMを適用することに焦点を当て,今後の研究の方向性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-28T15:09:14Z)
• CktGNN: Circuit Graph Neural Network for Electronic Design Automation [67.29634073660239]
  本稿では,回路トポロジ生成とデバイスサイズを同時に行う回路グラフニューラルネットワーク(CktGNN)を提案する。 オープンサーキットベンチマーク(OCB: Open Circuit Benchmark)は、オープンソースのデータセットで、10ドル(約10万円)の異なるオペレーショナルアンプを含む。 我々の研究は、アナログ回路のための学習ベースのオープンソース設計自動化への道を開いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-31T02:20:25Z)
• Efficient Quantum Circuit Design with a Standard Cell Approach, with an Application to Neutral Atom Quantum Computers [45.66259474547513]
  従来の回路設計から借用した標準セルアプローチを用いて量子回路を設計する。 本稿では,自動ルーティング方式と比較してレイアウト対応ルータが大幅に高速で,より浅い3D回路を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-10T10:54:46Z)
• Proximal Policy Optimization-based Transmit Beamforming and Phase-shift Design in an IRS-aided ISAC System for the THz Band [90.45915557253385]
  テラヘルツ(THz)帯で動作するIRS支援統合センシング・通信(ISAC)システムを提案し,システム容量を最大化する。 透過ビームフォーミングと位相シフト設計はエルゴード制約を伴う普遍最適化問題に変換される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-21T09:15:18Z)
• Automatic digital twin data model generation of building energy systems from piping and instrumentation diagrams [58.720142291102135]
  建物からP&IDのシンボルや接続を自動で認識する手法を提案する。 シンボル認識,線認識,およびデータセットへの接続の導出にアルゴリズムを適用する。 このアプローチは、制御生成、(分散)モデル予測制御、障害検出といった、さらなるプロセスで使用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-31T15:09:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。