هل يستطيع الذكاء الاصطناعي تصميم لوحات الدوائر؟ ما يقيسه EEBench

نشرت OpenAI على الصفحة الرئيسية لمنشور إطلاق GPT-6 Astra عرضًا يظهر فيه النموذج وهو يعمل على لوحة دوائر مطبوعة داخل KiCad. نادرًا ما تحظى الإلكترونيات بهذا الحضور في إطلاق نموذج كبير، ويعيد العرض فتح سؤال يطرحه فريق atopile منذ مدة: كيف نقيس ما إذا كانت الإلكترونيات التي ينتجها الذكاء الاصطناعي جيدة فعلًا؟

يحاول EEBench الإجابة عن هذا السؤال: معيار مفتوح لتصميم الإلكترونيات يبنيه ويموّله فريق atopile. ووفقًا للفريق، تعرف النماذج الحالية عن الإلكترونيات أكثر بكثير مما تُظهره مخرجاتها في أدوات التصميم التقليدية؛ فقد قرأت الكتب الدراسية وأوراق البيانات وملاحظات التطبيق.

الوكيل يعمل على كود تصريحي لا داخل واجهة رسومية

الوكيل الذي يشغّل أداة CAD رسومية يستهلك وقتًا طويلًا في النقر وتتبع الشاشة، فتملأ الإحداثيات والقوائم وحالة التطبيق سياقه. يستخدم EEBench بدلًا من ذلك atopile: تعيش الدائرة في كود تصريحي، لذا يعمل الوكيل مباشرة على المكوّنات والوصلات والقيود الكهربائية، ويمكنه تعديل التصميم وبنائه وتشغيل محاكاة وفحص ما فشل دون مغادرة المشروع. ويقول الفريق إن هذا أفضل بكثير من مطالبة النموذج برسم خطوط في واجهة رسومية.

العالم الحقيقي معقّد

تعتمد إحدى المهام العامة على عدّاد كهرباء منزلي. عندما ينقطع مصدر 5 فولت، يجب أن تُبقي الدائرة المعالج حيًا 20 مللي ثانية إضافية ليحفظ القراءة المتراكمة، وعلى المسار المحمي أن يبقى فوق عتبة انخفاض الجهد عند 3.0 فولت طوال تلك النافذة. معظم النماذج تصل حدسيًا إلى الاستنتاج الصحيح: إضافة مكثّف. لكن المكثّف الحقيقي يزيد الأمر صعوبة: قد يوفّر المكوّن الخزفي سعة أقل بكثير من المعلنة عندما يقع عليه جهد، وللمكونات تفاوتات، كما أن زيادة السعة تكلّف أكثر وتُبطئ تعافي المسار عند عودة الكهرباء. وفي المثال المنشور يهبط المسار المحمي من 4.55 فولت ويعبر عتبة 3 فولت بعد 0.85 مللي ثانية، بدلًا من 20 مللي ثانية المطلوبة.

تقييم حتمي ولوحة صدارة

الفحوص حتمية بالكامل: تبني المنصة التصميم المقدّم، وتُنشئ مخطط الدائرة وقائمة المكونات، وتشغّل محاكيات SPICE؛ وكل متطلب ينتج قياسًا مع حد معيّن. ويُدمج التقييم التقني مع كفاءة التكلفة مقابل قائمة مكونات مرجعية، ولا تُحتسب التكلفة إلا بعد أن تعمل الدائرة.

في نتائج الأول من سبتمبر يتصدّر Claude Opus 5 بنسبة 61.6% في مهام EEBench V1 البالغ عددها 13 مهمة، يليه Grok 4.6 بنسبة 57.1% ثم Claude Fable 5.1 بنسبة 56.4%. أدرجت xAI معيار EEBench في بطاقة نموذج Grok 4.6 ضمن قسم تسريع الهندسة، وبلغ النموذج في تشغيلها المنشور 60.0% بجهد استدلال مرتفع. أما نماذج OpenAI المختبرة فموقعها أدنى: GPT-5.5 بنسبة 42.3% وGPT-5.6 Sol بنسبة 39.4%. ولا يختبر EEBench V1 بعد قدرة النموذج على تخطيط منتج كامل وتصنيعه وتشغيله.