要約:
- AIはハードウェア検証に進出し、テストに直接関与せず。
- AIは回路検証を回避し、スクリプトとテストを記述して従来のEDAツールが実行。
- AIアプローチは伝統的なランダムテスト手法よりも優れるが、低いカバレッジレベルでは古い手法が優れることも。
- LLMには論理的推論が不足しており、設計ミスを見つけるためのツールとして機能しない場合がある。
- RAGはモデルが幻想に困らないようにする一つの方法を提供。
感想:
AIがハードウェア検証に進出しており、テストや回路検証の自動化に有用なアプローチが見られます。古い手法とAIアプローチの比較から、AIが早い段階の検証において有用であることが示唆されています。ただし、AIの論理的推論の不足や幻想による誤りなど課題も存在し、RAGなどの手法がそれらを克服する可能性が示唆されています。産業との連携を通じてAIの検証における成果向上が期待される一方で、AIが検証で一貫した結果を提供するためにはさらなる発展が必要とされています。
元記事: https://www.newelectronics.co.uk/content/features/a-little-knowledge