L'IA peut-elle concevoir des circuits électroniques ?
Original : Can AI design circuit boards yet?
Pourquoi c'est important
Un benchmark rigoureux pour l'IA en électronique ouvre la voie à l'automatisation de la conception de circuits.
EEBench, un benchmark spécialisé, évalue la capacité des modèles d'IA à concevoir des circuits électroniques fonctionnels. Lancé après la démo de GPT-6 Astra dans KiCad par OpenAI, il mesure la qualité réelle des sorties électroniques via des simulations ngspice.
OpenAI a présenté GPT-6 Astra travaillant sur un circuit imprimé dans KiCad lors de son lancement, ce qui a suscité l'intérêt de l'équipe EEBench. Celle-ci développe un benchmark pour mesurer objectivement la qualité des circuits produits par les IA. Plutôt que d'utiliser un outil CAO graphique, EEBench s'appuie sur atopile, un langage déclaratif permettant aux agents de travailler directement sur les composants, connexions et contraintes électriques, puis de simuler et inspecter les résultats. L'une des tâches publiques reproduit un compteur d'énergie résidentiel : le circuit doit maintenir un rail 5 V au-dessus de 3,0 V pendant 20 ms après une coupure d'alimentation. Un modèle soumis a utilisé un condensateur de 22 µF nominal, mais à 4,7 V de polarisation, la capacité effective mesurée n'était que de 11,4 µF, loin des 545 µF requis. La simulation ngspice a montré une chute sous 3 V dès 0,85 ms, soit bien avant les 20 ms exigés. EEBench vérifie la tension tout au long de la coupure, la capacité effective, la récupération après rétablissement et les contraintes de package, diélectrique, tension et coût.