Wie ChatGPT aus Netzlisten Schaltbilder zeichnen kann
Hallo zusammen,
Schaltungssimulationsprogramme wie Spice, LTSpice oder PSpice können Schaltbilder simulieren. Vor der Simulation muss das Schaltbild in eine Netzliste umgewandelt werden. In einer Netzliste ist nur zu erkennen, wie die einzelnen Bauteile miteinander verbunden sind und auf welche Modelle sie zugreifen sollen. Für die Simulation, also der Erstellung und anschließenden Lösung von nichtlinearen Gleichungssystemen im komplexen Bereich durch Iteration, reicht das. Ein Beispiel einer Netzliste:
Jeder Verdrahtungspunkt (Knoten) hat eine Bezeichnung und man kann sich nun die Mühe machen, daraus ein lesbares Schaltbild zu machen. Die Zeile
D_D4 N01512 0 D1N750neu
bedeutet zum Beispiel, dass die Diode D4 mit dem Knoten N01512 und dem Knoten 0, also dem Bezugspotential (Masse) verbunden ist und dass die Diode D4 auf das Spice-Modell D1N750neu zugreift. Es handelt sich übrigens um das Modell einer Zener-Diode, aber das geht aus der Netzliste nicht hervor.
Wie gesagt: Mit diesen Informationen und etwas Mühe kann man dann versuchen die Bauteile so zu positionieren, dass daraus ein lesbares Schaltbild wird. ChatGPT hat sogar nur anhand der Netzliste erkannt, um was es sich handelt. ChatGPT kann keine Bilder lesen, aber Texte, also auch Netzlisten:
"Die Schaltung könnte eine einfache symmetrische Spannungsquelle sein, die sowohl positive als auch negative Spannungen liefert. Die Zenerdioden und die Transistorstufen helfen, die Spannung zu stabilisieren und zu regulieren. Das Ziel scheint es zu sein, eine gleichmäßige, symmetrische Spannungsversorgung bereitzustellen, möglicherweise für Operationsverstärker, wie der Netzlistentitel „SYMMNETZTEILOPAMPS“ andeutet.
Fazit: Es handelt sich wahrscheinlich um eine symmetrische Spannungsversorgung für Operationsverstärker, die eine stabilisierte Gleichspannung aus einer Wechselspannungseingabe liefert."
So sieht das Schaltbild von mir aus, aus dem die Netzliste tatsächlich erzeugt wurde:
ChatGPT kennt aber nur die Netzliste und ich habe diese KI gebeten aus der hier vorgestellten Netzliste ein Schaltbild zu zeichnen. Das Ergebnis hat mich zum Lachen gebracht:
Dann bat ich ChatGPT die Schaltzeichen zu verwenden:
Sein selbstbewusster Kommentar dazu: "Hier ist das Schaltbild mit den standardisierten elektronischen Symbolen für deine symmetrische Spannungsversorgung. Ich habe die richtigen Symbole für Transistoren, Dioden, Widerstände und Kondensatoren verwendet, um die Schaltung klar und präzise darzustellen. Wenn du noch etwas ändern möchtest, gib mir gerne Bescheid!"
Meine Antwort dazu: "Ich nenne das Kunst"
Die Antwort von ChatGPT: "Das ist eine tolle Sichtweise! Technische Zeichnungen und Schaltpläne haben tatsächlich eine gewisse ästhetische Klarheit und Struktur, die sie fast wie Kunstwerke wirken lassen können – besonders für jemanden mit einer Leidenschaft für Elektronik. Eine gut gestaltete Schaltung ist wie eine elegante Komposition von Funktion und Form.
Wenn du mehr kreative Elektronikprojekte oder „technische Kunstwerke“ hast, lass es mich wissen!"
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Re: Wie ChatGPT aus Netzlisten Schaltbilder zeichnen kann
Hallo zusammen,
ChatGPT arbeitet mit einer Mustererkennung nach Wahrscheinlichkeiten. Dazu wurde es mit einer Unmenge von Bildern trainiert. Ebenso kennt ChatGPT durch seine Trainingsdaten nur, welche Wörter mit welcher Wahrscheinlichkeit mit anderen Wörtern gehäuft vorkommen. Auf diese Weise regeneriert es die Bilder oder textbasierte Antworten. Dadurch sind die abenteuerlichen Antworten und witzigen Bilder zu erklären. Offenbar wurde ChatGPT nicht mit Schaltsymbolen trainiert. So lassen sich auch seine Verbesserungsvorschläge zu meiner Schaltung verstehen. Von der Wahrscheinlichkeit her verwendet er Begriffe, die mit Elektronik im Zusammenhang stehen und bildet daraus Sätze, die wenig Sinn ergeben oder schlicht falsch sind. Irgendwie hat er was von Schutzschaltungen, thermisches Hochgehen, Kühlung und Überspannung im Zusammenhang mit dem Stichwort Elektronik gehört und bastelt daraus eine Story. Er benimmt sich wie ein Schüler, der nichts verstanden hat und in seiner Verzweifelung vor der Tafel mit den wenigen Begriffen, die er kennt versucht eine halbwegs glaubhafte Geschichte zu erfinden. Wenn er wie ChatGPT redegewandt ist, kommt das vielleicht noch gut rüber, obwohl der Inhalt aus Worthülsen besteht. Das Verhalten des Schülers ist verständlich. Wenn der Schüler ehrlich wäre, müsste er sein Unwissen zugeben und die Note 6 bekommen. Aber wenn er Glück hat und einiges seiner blühenden Phantasien richtig ist, kann er vielleicht noch eine 4 bekommen. Es gibt aber einen kleinen Unterschied. ChatGPT kann nicht logisch denken und weiß auch nicht, wann er phantasiert. Es gibt auch Schüler, die wunderbar auswendig lernen können und rezitieren eine Schaltungsbeschreibung, ohne etwas verstanden zu haben. Dafür gibt es dann auch gute Noten. Jeder kennt das. Es gibt Leute, die für eine Multiple Choice-Prüfung nur lange genug geübt haben und gut abschneiden, aber nichts kapiert haben. Meistens versuchen sie die Kreuze an der richtigen Stelle nach dem Ausschlussprinzip zu setzen. Was in die Mustererkennung nicht passt, ist höchstwahrscheinlich falsch.
Trotzdem leistet ChatGPT auf vielen Gebieten erstaunliche Ergebnisse bei der Generierung von Texten, wenn sie nicht zu sehr spezialisiert sind, also genügend Trainingsdaten vorhanden sind. Der Mensch im Alltag verlässt sich die meiste Zeit auf seine Mustererkennung und nicht auf sein logisches Denken. Ein Beispiel: Ein Taxifahrer mit seinen 1 Million km Berufserfahrung hat eine viel ausgeprägtere Mustererkennung für Verkehrssituationen als ein Professor für Verkehrspsychologie, der nur 5000 km im Jahr fährt. Allerdings wird der Taxifahrer eine heikle Verkehrssituation ganz anders erklären als der Professor, der erst einmal weit ausholt, um die Vorgeschichte der kritischen Situation logisch zu ergründen und kommt mit wissenschaftlichen PowerPoint-Präsentationen daher. In der Praxis ist dafür keine Zeit, um schnell auf die Bremse zu treten. Der routinierte Taxifahrer ist der bessere Autofahrer.
Um den Bogen zurück zur Elektronik zu spannen. Die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) steht erst am Anfang. Man könnte einer KI beibringen Schaltbilder zu lesen, diese in Netzlisten umzuwandeln, damit sie mit einem Simulationsprogramm simuliert werden. Wenn die KI mit genügend Elektronikfachliteratur trainiert wurde und die Grafiken und Bilder in diesen Büchern interpretieren kann, dann kann die KI der Wahrscheinlichkeit nach auch Schaltbilder richtig erkennen und mit Hilfe eines Simulationsprogramms viel schneller und gezielter durch Erfahrung und gezieltes Ausprobieren einige Verbesserungen herausfinden, die durch die Simulation verifiziert werden, womit die KI auch selbständig Lernen könnte. ChatGPT kann übrigens (noch) nicht selbständig Lernen. Steht der KI noch der Zugriff zu einer Bauteiledatenbank zur Verfügung, kann es auch gleich noch die richtigen Bauteile nach bestimmten Kriterien (z.B. Kosten und Verfügbarkeit) auswählen. Im nächsten Schritt wird automatisch mit einem Leiterplattenprogramm durch Autorouting eine Leiterplatte entworfen, die sogleich auf einem Plotter gefräst und gebohrt wird. Die Techniken sind eigentlich ein alter Hut, aber die Verknüpfung und das Zusammenspiel durch eine KI kann die Entwicklungsprozesse weiter automatisieren und koordinieren. Dies wird in den nächsten Jahren sicherlich stattfinden, so dass sich das Berufsbild des Entwicklungsingenieurs erheblich ändern wird.
Re: Wie ChatGPT aus Netzlisten Schaltbilder zeichnen kann
Hallo Volker,
ja das ist Kunst. Mir macht allerdings bei eher einfachen Dingen und Fragen an ChatGPT schon noch Sorgen, wenn auf meine Frage "Was ist ein Sirutor?" diese Antwort kommt:
Ein Sirutor ist ein Begriff, der in der Regel in der Informatik und speziell in der Programmierung verwendet wird. Es handelt sich dabei um ein System oder eine Software, die dazu dient, Daten zu analysieren, zu verarbeiten oder zu steuern. Oft wird der Begriff in Verbindung mit der Automatisierung von Prozessen oder der Entwicklung von Algorithmen verwendet.
Grüße von Haus zu Haus Rainer, DC7BJ (Forumbetreiber)
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