#回路設計

OpenAIがGPT-6 AstraでKiCad上の回路設計デモを見せたことで、AIに電子回路を任せる話が一段現実味を帯びてきた。EEBenchは、その「それっぽく見える」デモが本当に使える設計なのかを測るための仕組みを公開している。単に回路図を描けるかではなく、制約を満たし、シミュレーションに通り、しかも現実の部品条件でも破綻しないかまで見るのが肝だ。この記事は、そのベンチマークの狙いと、今のモデルがどこまで来ているかをまとめたものだ。 元記事の中心にあるのは、AIが回路基板を作れるかどうかを、見た目ではなく結果で判定しようという話だ。EEBenchのチームは、OpenAIの発表でGPT-6 AstraがKiCad上で回路ボードを扱うデモを見て、電子工作が大きなモデル発表に入ってきたことを面白い変化だと受け止めている。ただし、そこからすぐに「AIにスマホ一式を一発で作らせられる」段階ではないとも言う。だからこそ、生成された電子回路が本当に良いものかを測る方法が必要になる。 その答えとしてEEBenchは、GUIをマウスで操作させるよりも、宣言的コードで回路を表す atopile を使

Jane Streetが出した「ASICを逆向きに解析できるか」というチャレンジに、ある開発者がほぼ1か月つき合わされた、という話だ。元記事は、その人がどうやってGDSファイルやVCDファイルを読み解き、回路図に起こし、最終的に解答へ近づいていったかを、かなり率直に振り返っている。面白いのは、単なる攻略記ではなく、寄り道と遠回りそのものが記事の主題になっていることだと思う。技術的にはかなり濃いが、読み方次第では「人は難題に出会うと、どこまで自作したくなるのか」を見る記事でもある。 元記事の筆者は、Jane Streetが定期的に出すチャレンジのひとつに引っかかり、1か月ほど没頭したという。課題は、ASIC、つまり用途特化の集積回路を逆解析して、その動作を理解することだった。最初に渡されるのはGDSファイルで、回路の物理配置を表す設計データらしい。筆者はまずファイルを覗き込み、`clk`、`rst`、`VGND`、`VPWR`のような見慣れた文字列を探し、`sky130_fd_sc_hd__`で始まるセル名から、論理ゲートの断片を拾い始める。Pythonの`gdstk`で読み込むと、少な

Claude Codeをハードウェア開発に使う。これだけ聞くと、ちょっと夢が大きすぎる気もします。けれど、Lucas Geradsさんのこのデモは「AIに回路を丸投げする」のではなく、「AIにちゃんとフィードバックを返せる環境を渡す」とうまく回り始める、というかなり筋のいい話でした。 元記事でやっているのは、SPICEシミュレーション、オシロスコープ、Claude Codeをつないで、回路の確認作業を一段ラクにする試みです。SPICEは電子回路をPC上で動かすシミュレータ、オシロスコープは実際の電圧波形を見る計測器です。つまり、机上の計算と現物の計測を行き来しながら、Claude Codeに「ここは合っているか」を一緒に見てもらう、という発想です。 Claude Codeを回路設計に使うときは、自然言語だけで回路を作らせるより、計測結果を見せて検証させる方が強い SPICEシミュレーションとオシロスコープを組み合わせると、机上と実機のズレを見つけやすい 解析では、時間軸の正規化やデータの位置合わせのような地味な作業がかなり重い Claudeには、**物理配線を勝