AIで電子回路基板の設計を完全自動化

このワークフローは、基板設計の各工程をテキストとコマンドで読み書きできる形にすることが前提だ。atopileは回路を記述し、電源電圧範囲などの条件を確認しながらカタログから部品を選ぶ。KiCadは基板データ、設計ルールチェック、製造出力を担い、Freeroutingが配線を処理する。結果がテキストで返るため、AIはDRC違反を読み取り、配置をずらしたり配線幅を変えたりして、検査と修正を自ら繰り返せる。開発者によると、ツールの選定と組み合わせは試行錯誤の末にたどり着いたもので、その知見をauto-pcb-skillとしてまとめたのは、コーディングエージェントが毎回同じ発見をやり直さずに済むようにするためだ。

公開された例では、シャント抵抗とコイン電池で動くBLE対応マイコンを使い、0〜330 nAを測る基板を依頼した。AIは330 nAが約2.38 VになるようゲインをG=7.2に設定し、単一電源のオペアンプは0 Vまで振り切れないため測定範囲は約7〜333 nAになった。JLCPCBに実装込みで発注し、届いた基板はAIの設計と一致し、初回の確認で動作したという。ファームウェア、CSV記録と零点補正を備えたPC側受信機、書き込み手順も生成された。

明確な限界もある。DRCは基板を製造できるかどうかしか検査しないため、極性部品、コネクタの向き、アンテナの方向、筐体との適合は人が確認する必要がある。AIは聞かれなければ部品選定の理由を説明しない。高速差動、BGA、高電圧、RFの部分は自動配線の前に固定が必要な場合があり、この手法は特定のツールのバージョンに依存する。設計の責任は人に残り、浮いた時間は仕様策定とレビューに充てられる。