2022 년에 Chatgpt가 출시 된 지 약 3 년이 지났습니다. 일단 플랫폼이 공개 액세스에 이르렀을 때, 모든 산업은 AI 기반 시스템을 사용하여 전자 공학을 포함한 생산성을 높이기 시작했습니다. 이 기술이 풍부하고 지식이 많은 엔지니어링 영역에는 광범위한 지식 합성 및 실습 경험이 필요하므로 Chatgpt와 같은 생성 시스템 이이 분야에 적합 할 수있는 곳이 궁금 할 수 있습니다.
불행히도, 약간의 신속한 엔지니어링과 과도하게 일반화 된 답변에서 설명을 추진하지 않으면 Chatgpt와 같은 생성 AI 모델은 과도하게 일반화되거나 잘못된 결과를 제공합니다. Chatgpt와 같은 일반 시스템에서 생성 된 고도로 기술 정보의 정확성 문제는 잘 알려져 있습니다. 결과는 완벽하지는 않지만, 사용자가 Chatgpt가 매우 구체적인 작업에서보다 유용한 결과를 제공하도록 강요하기 위해 사용자가 할 수있는 간단한 일이 있습니다.
ChatGpt로 무엇을 엔지니어링 할 수 있습니까?
Chatgpt로 무엇을 만들 수 있는지 살펴보기 전에 Chatgpt가 무엇을 할 수 있는지 아는 것이 중요합니다. 시스템이 원래 대중에게 공개되면 사용자 정의 모델을 조정하고 Chatgpt와 대화를 나눌 수있었습니다. 즉, Chatgpt에서 가져올 수 있었던 결과는 신속한 엔지니어링에 크게 의존한다는 것을 의미했습니다. 즉, 다음 정보를 제공해야합니다.
1. 정보가 무엇인지, 당신이 찾고있는 것이 무엇인지, 당신이 찾고 있지 않은 것을 명시하십시오.
2. 시스템이해야 할 일과해야 할 일은 상태입니다 (더 구체적으로 더 좋습니다)
3. 답을 형식화하는 방법 (단어 길이, 테이블, 총알 목록)
4. 답변의 분위기 (전문, 비공식적, 고급 대 단순)
이것은 매우 유용한 지식 생성으로 이어지지 만 결과는 약 1 년에서 2 년까지 지연된 지식에 기초하여 영구적으로 이루어졌습니다.
이제 시스템의 새로운 기능을 통해 사용자는 훨씬 더 전문화 된 데이터 및 정보를 얻을 수 있습니다. 백그라운드에서 실행되는 표준 모델에는 필요한 정보가 포함되어있을 가능성이 있지만, 엔지니어링 쿼리에 대한 실행 가능한 조언을 제공하지 못하는 일반 정보의 소음으로 가득 차 있습니다. Chatgpt의 최신 기능은 Bing과 타사 플러그인이 제공합니다.
1. 검색 및 탐색 기능
2. 프롬프트에 제공된 특정 URL을 읽습니다
3. PDF 파일 읽기
4. 비디오에서 성적표를 읽습니다
5. 학술 간행물에서 정보를 제공합니다
6. 코드 해석 및 버그 찾기
이제 이러한 시스템이 수행 할 수있는 작업과 프롬프트를 엔지니어링하는 방법을 알았으므로 ChatGpt 및 통합 타사 플러그인으로 수행 할 수있는 몇 가지 엔지니어링 작업이 있습니다.
산업 표준
천천히 변경되고 여전히 Chatgpt의 데이터 세트에서 인코딩 된 데이터 세트는 산업 표준입니다. 업계 표준의 정확한 텍스트는 Paywall 뒤에 고정되어 있지만 ChatGpt가 상용 제품에 대한 ESD 테스트와 관련된 합리적으로 정확한 표준 목록을 제공 할 수있는 이러한 표준에 대해 많은 것이 작성되었습니다. 그리고 전송 라인의 유전 상수를PCB.
데이터 시트 및 앱 메모에서 학습
이제 Chatgpt를 사용하여 온라인으로 찾은 PDF에 대한 특정 링크를 포함하여 웹을 검색하는 데 사용될 수 있으므로 데이터 시트 및 앱 메모에서 데이터를 얻는 데 사용될 수 있습니다. Chatgpt가 특정 앱 노트 또는 데이터 시트에서 데이터를 생성하는 것을 희망하지 않고 시스템 특정 URL 및 쿼리 지식을 제공 할 수 있습니다. 몇 가지 간단한 프롬프트에는 다음이 포함됩니다.
구성 요소의 주요 기능 및 기능에 대한 설명 제공
구성 요소의 핀 X에 필요한 커패시터 값의 범위를 계산합니다.
이 응용 프로그램의 경우 특이성이 실제로 중요합니다. URL 및 MPN보다 훨씬 더 많은 것을 지정해야 할 수도 있습니다. 요청을보다 구체적으로 만들기위한 프롬프트의 일부로 구성 요소 기능, 사양 및 페이지 번호를 사용하십시오.
기본 계산
대부분의 엔지니어링 작업에는 몇 가지 기본 공식 및 계산이 필요합니다. 이러한 계산은 회로 설계, 구성 요소 선택 또는 PCB 설계를 둘러싼 것일 수 있습니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
플라이백 변환기를위한 커스텀 변압기가 있습니다. 입력이 주 전압 인 경우 1 차 코일 인덕턴스, 회전 비율 및 출력 전압/전류를 계산하십시오.
스위칭 조절기의 총 인덕턴스는 10 uh이며 300 mV 진폭으로 상당한 링을 나타냅니다. 내 스위처라면
디자이너가 이미 계산이 적용되는 현장에서 경험이 있지만 공식을 암기하지 않은 경우 이미 사용되는 것이 가장 좋습니다. 사용 된 기본 계산은 일반적으로 잘 알려져 있지만 Chatgpt가 공식을 올바르게 사용하지 않을 가능성이 있습니다. 예를 들어, 지수를 생략하거나 실수로 잘못된 공식을 적용 할 수 있습니다. 결과를 조사하고 공식이 잘못 보일 때 발견 할 수있는 것은 당신의 일입니다.
임베디드 시스템의 코드 생성
코드를 작성하고 검사하는 것은 ChatGpt에게는 새로운 것이 아니지만 임베디드 시스템의 과제는 구문이 크게 다르다는 것입니다. 이제 인터넷을 검색하고 PDF를 읽을 수 있으므로 올바른 프롬프트 세트로 표준 언어에서 프로세서 별 코드를 생성 할 수 있습니다. 이것은 특이성이 크게 중요한 또 다른 영역이며, 프롬프트에는 일반적으로 다음을 포함해야합니다.
코드가 원하는 언어를 진술하십시오.
생성 된 코드에 모든 종속성을 포함하도록 요청
요청 코드는 기능별로 기능적으로 생성됩니다
입력 및 출력으로 사용될 특정 데이터 유형을 명시하십시오.
출력 데이터가 영숫자 인 경우 관련 형식/인코딩을 지정하십시오.
모든 라이브러리, 데이터 시트, 코드/Bringup Guide에 대한 링크를 제공합니다
코드 생성에는 때때로 사용자가 코드 조정을 요청하거나 오류에 대한 모델에 피드백을 제공하는 일련의 프롬프트가 필요합니다. 또한 코드 생성은 사용자가 결과를 응용 프로그램으로 컴파일해야하므로 프로그래밍 지식이 있어야하며 Chatgpt가 즉시 사용 가능한 코드베이스를 뱉어 내야하지 않아야합니다.
다른 GPT 기반 플랫폼은 어떻습니까?
ChatGpt는 위에 표시된 모든 기능에 액세스 할 수있는 간단한 구독 옵션으로 엄청나게 인기가 있습니다. 또한 API를 통해 ChatGpt를 구축하는 타사 모델과 플랫폼이있어 생성 AI에 대한 추가 기능을 제공합니다. Chatgpt와 이러한 관련 플랫폼은 귀하를 위해 설계를 완료 할 수 없지만 이러한 시스템은 엔지니어링 워크 플로의 일부가 될 수있는 추가 기능을 제공 할 수 있습니다.
이러한 대체 플랫폼은 모두 신속한 엔지니어링에 크게 의존합니다. 프롬프트를 제대로 엔지니어링하지 않으면 결과가 과도하게 일반화되거나 부정확 한 경우 놀라지 마십시오. AI 플랫폼이 다른 디지털 시스템과 통신하고 대화식 작업을 수행 할 수있는 더 많은 기능을 얻음에 따라 최소한의 조정 및 감독으로 최상의 결과를 얻을 수 있도록 신속한 엔지니어링에 계속 집중하십시오.