AnalogCoder: トレーニングフリーなコード生成によるアナログ回路設計

アナログ回路設計は現代のチップ技術において重要なタスクであり、回路の機能を確保するためにコンポーネントの種類、接続性、パラメータの選定に焦点を当てています。デジタル回路設計における大規模言語モデル（LLM）の進展にもかかわらず、アナログ回路におけるデータの複雑さと不足は重大な課題を引き起こします。これらの問題を軽減するために、我々はアナログ回路をPythonコード生成を通じて設計する初のトレーニングフリーLLMエージェント「AnalogCoder」を紹介します。まず、AnalogCoderは、特定のドメインに特化したプロンプトを用いたフィードバック強化フローを組み込んでおり、自動化された自己修正により高い成功率でアナログ回路の設計を行うことができます。次に、成功した設計を再利用可能なモジュラーサブ回路としてアーカイブする回路ツールライブラリを提案し、複合回路の作成を簡素化します。さらに、広範なアナログ回路タスクを網羅するように設計されたベンチマークにおいて、AnalogCoderは他のLLMベースの手法を上回る性能を示しました。20回路を成功裏に設計し、標準のGPT-4oよりも5回路多くなっています。AnalogCoderは、労働集約的なチップ設計プロセスを大幅に改善し、非専門家でも効率的にアナログ回路を設計できるようにすることができると信じています。コードとベンチマークは https://github.com/anonyanalog/AnalogCoder で提供されています。