Статьи QuantRise
Интеллект в схемах: Искусственный интеллект решает задачи электротехники
Автор: Денис Аветисян
Новое исследование демонстрирует, как большие языковые модели способны решать задачи анализа электрических цепей, открывая перспективы для автоматизации инженерного образования.
Предложена методика повышения точности больших языковых моделей в решении задач анализа электрических цепей за счет интеграции внешних инструментов и итеративной доработки.
Несмотря на успехи больших языковых моделей (LLM) в областях, насыщенных данными, их надежность при решении инженерных задач остается ограниченной. В работе, посвященной ‘Enhancing Large Language Models for End-to-End Circuit Analysis Problem Solving’, представлен подход к повышению точности LLM при анализе электрических цепей, требующем одновременного понимания схем и математических расчетов. Предложенная система, основанная на модели Gemini 2.5 Pro и дополненная детекцией элементов и верификацией на основе симулятора ngspice, достигает 97.59% успешности решения задач по анализу цепей. Способна ли эта комбинация LLM и специализированных инструментов открыть новые горизонты для создания интеллектуальных систем поддержки обучения в инженерном образовании?
Традиционные методы и новые горизонты анализа цепей
Традиционный анализ электрических цепей исторически опирается на ручные вычисления и построение схем, что требует значительных временных затрат и подвержено ошибкам, особенно в сложных конфигурациях. Процесс, включающий применение законов Кирхгофа и других принципов электротехники, часто требует от инженера кропотливой работы с формулами и диаграммами, что увеличивает вероятность неточностей при расчете токов, напряжений и мощности. В результате, даже небольшие ошибки в ручных расчетах могут привести к серьезным последствиям при проектировании и эксплуатации электронных устройств. Такая трудоемкость и склонность к ошибкам существенно замедляют процесс разработки и требуют дополнительных ресурсов для проверки и исправления полученных результатов, что ограничивает эффективность и инновационный потенциал в области электроники.
Представленная работа демонстрирует автоматизированную систему, использующую возможности большой языковой модели для упрощения и ускорения решения задач, связанных с электрическими цепями. Вместо традиционного, трудоемкого ручного анализа, система способна автоматически интерпретировать схему, формулировать необходимые уравнения — например, применяя законы Кирхгофа — и находить решение. Этот подход позволяет значительно сократить время, затрачиваемое на решение сложных задач, минимизировать вероятность ошибок и открывает новые возможности для автоматизированного проектирования и анализа электронных устройств. В отличие от существующих программных пакетов, фокусирующихся на численных методах, данная система делает акцент на символическом решении, что обеспечивает более глубокое понимание принципов работы цепи и возможность получения аналитических выражений для ключевых параметров.
Деконструкция проблемы и генерация решения: взгляд изнутри
Начальный этап работы фреймворка — анализ проблемы (Problem Analysis), в ходе которого большая языковая модель (Large Language Model) интерпретирует исходное условие задачи (ProblemStatement) для определения требований к искомому решению. Этот процесс включает в себя извлечение ключевой информации, необходимой для формулирования математической модели и последующего поиска оптимального решения. Модель анализирует текстовое описание проблемы, выявляет заданные параметры, ограничения и целевые функции, формируя четкое представление о требуемых характеристиках решения. Результатом анализа является структурированное описание требований, служащее основой для этапа генерации решения (SolutionGeneration).
После проведения анализа, этап ГенерацииРешения использует большую языковую модель для формирования математического решения идентифицированной задачи в области схемотехники. Модель применяет алгоритмы и принципы анализа цепей, такие как законы Кирхгофа и методы узловых напряжений или контурных токов, для определения необходимых уравнений и вычисления параметров схемы. Результатом является математическое выражение, представляющее собой решение проблемы, включающее значения токов, напряжений, сопротивлений или других необходимых величин, выраженные в соответствующих единицах измерения, например, . Генерируемое решение может быть представлено в виде системы уравнений, матрицы или иного математического формата, пригодного для дальнейшей обработки и верификации.
Ключевым этапом работы системы является распознавание схемы (CircuitRecognition), осуществляемое большой языковой моделью. Модель анализирует входное изображение схемы (CircuitDiagram) для идентификации ключевых электронных компонентов, таких как резисторы, конденсаторы, транзисторы и источники питания. Процесс включает в себя не только определение типа компонента, но и установление связей между ними, то есть определение соединений и топологии схемы. Результатом является структурированное представление схемы, необходимое для последующего анализа и решения поставленной задачи, включая определение параметров цепи и расчет ее характеристик. Выделенные компоненты и связи сохраняются в формате, пригодном для дальнейшей математической обработки и моделирования.
Моделирование и извлечение численных результатов: от теории к практике
Сгенерированное решение реализуется в среде NgspiceSimulation с использованием предопределенных параметров моделирования SimulationParameters. Ngspice является мощным симулятором электронных схем с открытым исходным кодом, позволяющим моделировать поведение схемы в различных режимах и при различных условиях. Параметры SimulationParameters включают в себя такие характеристики, как температура, напряжение питания, параметры компонентов и типы анализа (например, анализ постоянного тока, переходный анализ, частотный анализ). Использование этих параметров позволяет точно настроить моделирование для получения реалистичных результатов, отражающих фактическое поведение проектируемой схемы. Ngspice обеспечивает численный анализ, основанный на методах решения систем дифференциальных уравнений, описывающих электрические цепи.
После завершения моделирования в NgspiceSimulation, модуль PythonScriptGeneration используется для преобразования полученных SimulationResults в структурированные NumericalValues. Этот процесс включает в себя извлечение данных из выходных файлов Ngspice, их парсинг и организацию в числовые значения, пригодные для дальнейшей обработки и анализа. Преобразование позволяет автоматизировать получение количественных характеристик схемы, таких как напряжение, ток, мощность и другие параметры, необходимые для верификации и оценки производительности разработанного решения.
Преобразование результатов моделирования в числовые значения позволяет проводить точную верификацию и анализ производительности полученного решения. Извлеченные числовые данные, такие как напряжение, ток и время, предоставляют количественные показатели, необходимые для оценки соответствия схемы заданным требованиям и выявления потенциальных проблем. Этот процесс включает в себя обработку выходных данных симулятора, фильтрацию шумов и организацию данных в формат, пригодный для дальнейшего статистического анализа и построения графиков, что позволяет инженерам подтвердить корректность работы схемы и оптимизировать ее параметры для достижения требуемых характеристик.
Верификация и автоматизированная валидация решения: предвидение сбоев
Проверка корректности решений осуществляется путем сопоставления численных значений (), полученных в результате моделирования схемы, с ожидаемыми (эталонными) значениями. Этот процесс позволяет автоматически определить, соответствует ли полученное решение требованиям задачи. Сравнение производится для всех ключевых параметров схемы, таких как токи, напряжения и мощности, что обеспечивает всестороннюю проверку. Расхождение между смоделированными и ожидаемыми значениями указывает на ошибку в решении или в исходных данных.
Предложенный конвейер демонстрирует 97.59%-ный процент успешного решения задач по электротехнике для студентов бакалавриата. Это на 18.07 процентных пункта выше, чем у базовой модели Gemini 2.5 Pro. Данный показатель отражает значительное повышение эффективности автоматизированного решения задач по сравнению с предыдущими результатами, полученными без использования данного конвейера.
Выходные данные большой языковой модели, LLMOutput, интегрированы непосредственно в процесс верификации, что обеспечивает последовательность и автоматизацию. Это означает, что результаты, генерируемые моделью, используются в качестве входных данных для последующей проверки без необходимости ручного преобразования или переноса данных. Прямая интеграция позволяет автоматически сопоставлять с ожидаемыми значениями, полученными из симуляций, и выявлять расхождения, тем самым снижая вероятность ошибок и повышая эффективность процесса верификации.
В процессе автоматизированного решения 83 задач по электротехнике, необходимость в проверке результатов человеком потребовалась лишь в 13 случаях. Это указывает на снижение трудозатрат на ручную верификацию на 15.66%. Данный показатель демонстрирует эффективность предложенного подхода к автоматизации решения задач и снижению зависимости от ручной проверки, что способствует повышению производительности и сокращению временных затрат.
Комбинация верификации с использованием симулятора ngspice и итеративного улучшения модели Gemini позволила правильно идентифицировать 95.45% задач после трех попыток. Процесс включал в себя использование результатов симуляции ngspice для оценки корректности решений, генерируемых Gemini, и последующую корректировку модели на основе этих результатов. Итеративный подход, состоящий из трех последовательных циклов верификации и улучшения, обеспечил значительное повышение точности решения задач по сравнению с исходной производительностью Gemini 2.5 Pro. Такой метод позволил выявить и исправить ошибки в логике модели, что привело к достижению высокой степени надежности в автоматическом решении задач по электрическим цепям.
Предлагаемый автоматизированный фреймворк демонстрирует существенный прогресс в повышении эффективности и надёжности решения задач по электрическим цепям. Система достигла 97.59% успешности при решении задач, используемых в обучении студентов, что на 18.07 процентных пункта превосходит производительность базовой модели Gemini 2.5 Pro. Автоматическая верификация, основанная на сравнении численных результатов моделирования с ожидаемыми значениями и прямой интеграции выходных данных LLM, позволила снизить потребность в ручной проверке до 15.66%, потребовав её лишь для 13 из 83 задач. Более того, комбинация верификации на основе ngspice и итеративного улучшения Gemini позволила корректно идентифицировать 95.45% задач после трех попыток, что свидетельствует о высокой степени автоматизации и надежности процесса решения задач.
Данное исследование демонстрирует, что современные большие языковые модели способны не просто оперировать с информацией, но и решать сложные инженерные задачи, такие как анализ электрических цепей. Подход, предложенный авторами, подчеркивает важность интеграции внешних инструментов и итеративного улучшения результатов, что позволяет повысить точность и надежность решения. В этом контексте, слова Роберта Тарьяна приобретают особую значимость: «Порядок — это кеш между двумя сбоями». Внедрение LLM в образовательный процесс, как показано в работе, создает иллюзию порядка и предсказуемости в решении задач, однако, необходимо помнить, что даже самые совершенные системы подвержены ошибкам и требуют постоянного контроля и адаптации. Данный подход к решению инженерных задач, интегрирующий искусственный интеллект, — это не просто автоматизация, а создание новой экосистемы, где каждый элемент влияет на стабильность всей системы.
Что Дальше?
Представленная работа, стремясь обуздать сложность анализа электрических цепей посредством больших языковых моделей, лишь обозначает горизонт, а не достигает его. Масштабируемость, столь часто произносимое слово, здесь — лишь оправдание усложнения. Попытка интегрировать внешние инструменты, несомненно, повышает точность, но каждая такая интеграция — это пророчество о будущей точке отказа, о новом узком месте в экосистеме. Иллюзия идеальной архитектуры, необходимой нам, чтобы не сойти с ума, вновь оказывается иллюзией.
Истинный вызов заключается не в достижении абсолютной точности решения задач, а в создании системы, способной к адаптации, к обучению на собственных ошибках, к прогнозированию собственных ограничений. Всё, что оптимизировано, однажды потеряет гибкость. Вместо того, чтобы строить «умных решателей», следует сосредоточиться на создании инструментов, расширяющих когнитивные возможности обучающегося, поддерживающих процесс осмысления, а не заменяющих его.
Будущие исследования должны сместиться от поиска оптимальных алгоритмов к изучению динамики взаимодействия между моделью, инструментом и пользователем. Эффективность подобной системы измеряется не в процентах правильно решенных задач, а в способности формировать глубокое понимание принципов работы цепей, в способности порождать новые вопросы, а не только давать ответы.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10159.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Статья также опубликована на личном сайте автора.