Đã khoảng 3 năm kể từ khi phát hành TATGPT vào năm 2022. Một khi nền tảng mở ra để truy cập công cộng, mọi ngành công nghiệp bắt đầu xem xét việc sử dụng các hệ thống dựa trên AI để tăng năng suất, bao gồm cả kỹ thuật điện tử. Khu vực kỹ thuật nặng kỹ năng và kiến thức này đòi hỏi phải tổng hợp kiến thức và trải nghiệm thực hành rộng rãi, vì vậy người ta có thể tự hỏi nơi một hệ thống tổng quát như Chatgpt có thể phù hợp với lĩnh vực này.
Thật không may, không có một chút kỹ thuật nhanh chóng và thúc đẩy làm rõ ở các câu trả lời quá mức, các mô hình AI tổng quát như Chatgpt sẽ cho kết quả quá mức hoặc sai. Vấn đề chính xác với thông tin kỹ thuật cao được tạo ra từ một hệ thống tổng quát như Chatgpt là nổi tiếng. Mặc dù kết quả không hoàn hảo, nhưng có những điều đơn giản mà người dùng có thể làm để buộc TATGPT đưa ra kết quả hữu ích hơn trong các nhiệm vụ cụ thể cao.
Bạn có thể thiết kế gì với Chatgpt?
Trước khi nhìn vào những gì bạn có thể tạo với Chatgpt, điều quan trọng là phải biết Chatgpt có thể làm gì. Khi hệ thống ban đầu được mở ra cho công chúng, có thể điều chỉnh các mô hình tùy chỉnh và tiếp tục các cuộc trò chuyện với TATGPT. Điều đó có nghĩa là kết quả bạn có thể rút ra từ TATGPT phụ thuộc rất nhiều vào kỹ thuật kịp thời. Nói cách khác, bạn sẽ cần cung cấp thông tin sau:
1. Nói một cách thông tin về thông tin mà bạn đang tìm kiếm và những gì bạn không tìm kiếm
2.Tate những gì hệ thống nên và không nên làm (cụ thể hơn là tốt hơn)
3.STATE cách câu trả lời nên được định dạng (độ dài từ, bảng, danh sách đạn)
4. Tiếng của câu trả lời (chuyên nghiệp, không chính thức, nâng cao so với đơn giản)
Điều này dẫn đến rất nhiều sự tạo ra kiến thức rất hữu ích, nhưng kết quả liên tục dựa trên kiến thức bị trì hoãn khoảng một đến hai năm.
Các khả năng mới trong hệ thống hiện cho phép người dùng có được nhiều dữ liệu và thông tin chuyên biệt hơn. Mô hình tiêu chuẩn chạy trong nền có khả năng chứa thông tin bạn cần, nhưng nó rất nhiều tiếng ồn từ thông tin tổng quát có thể không cung cấp lời khuyên hành động cho một truy vấn kỹ thuật. Các khả năng mới nhất trong Chatgpt được cung cấp bởi Bing, cũng như các plugin của bên thứ ba:
1. Khả năng tìm kiếm và duyệt web
2. Đọc các URL cụ thể được cung cấp trong một lời nhắc
3. Đọc các tệp PDF
4. Đọc bảng điểm từ video
5. Thông tin từ các ấn phẩm học thuật
6. Giải thích mã và tìm lỗi
Bây giờ chúng tôi đã biết những gì các hệ thống này có thể làm và cách thiết kế lời nhắc, đây là một số tác vụ kỹ thuật bạn có thể thực hiện với Chatgpt và các plugin của bên thứ ba tích hợp.
Tiêu chuẩn công nghiệp
Một tập hợp dữ liệu thay đổi chậm và có khả năng vẫn được mã hóa trong bộ dữ liệu của TATGPT là các tiêu chuẩn ngành. Mặc dù văn bản chính xác trong các tiêu chuẩn công nghiệp bị khóa đằng sau một tường thuật, nhưng rất nhiều điều đã được viết về các tiêu chuẩn này mà Chatgpt có thể cung cấp một danh sách chính xác các tiêu chuẩn liên quan đến thử nghiệm ESD cho các sản phẩm thương mại; và một danh sách và mô tả ngắn về các quy trình kiểm tra được sử dụng để xác định hằng số điện môi của các đường truyền trênPCB.
Học hỏi từ các bộ dữ liệu và ghi chú ứng dụng
Bây giờ, Chatgpt có thể được sử dụng để tìm kiếm trên web, bao gồm các liên kết cụ thể đến PDF được tìm thấy trực tuyến, nó có thể được sử dụng để lấy dữ liệu từ các bộ dữ liệu và ghi chú ứng dụng. Thay vì hy vọng Chatgpt tạo dữ liệu từ ứng dụng cụ thể hoặc biểu dữ liệu của bạn, bạn có thể cung cấp cho các URL và kiến thức truy vấn cụ thể của hệ thống từ nó. Một số lời nhắc đơn giản bao gồm:
Cung cấp mô tả về các chức năng và tính năng chính của thành phần
Tính phạm vi của các giá trị tụ điện cần thiết trên chân X trên thành phần
Đối với ứng dụng này, tính đặc hiệu thực sự quan trọng. Bạn có thể cần chỉ định nhiều hơn URL và MPN; Sử dụng các tính năng thành phần, thông số kỹ thuật và số trang như một phần của lời nhắc để làm cho yêu cầu của bạn cụ thể hơn.
Tính toán cơ bản
Hầu hết các nhiệm vụ kỹ thuật yêu cầu một số công thức và tính toán cơ bản. Những tính toán này có thể là thiết kế mạch xung quanh, lựa chọn thành phần hoặc thiết kế PCB. Một số ví dụ bao gồm:
Tôi có một máy biến áp tùy chỉnh cho bộ chuyển đổi flyback. Tính độ tự cảm cuộn chính, tỷ lệ biến và điện áp/dòng điện đầu ra nếu đầu vào của tôi là điện áp chính.
Một bộ điều chỉnh chuyển mạch có tổng độ tự cảm là 10 UH và thể hiện vòng đáng kể với biên độ 300 mV. Nếu bộ chuyển đổi của tôi là
Điều này được sử dụng và xác minh tốt nhất khi nhà thiết kế đã có một số kinh nghiệm trong lĩnh vực áp dụng các tính toán nhưng không có công thức ghi nhớ. Các tính toán cơ bản được sử dụng thường được biết đến, nhưng có khả năng TATGPT không sử dụng các công thức một cách chính xác. Ví dụ, nó có thể bỏ qua một số mũ hoặc áp dụng công thức sai do nhầm lẫn. Công việc của bạn là VET kết quả và có thể phát hiện ra khi một công thức có thể trông không chính xác.
Tạo mã cho các hệ thống nhúng
Viết và kiểm tra mã không phải là mới đối với Chatgpt, nhưng thách thức với các hệ thống nhúng là chúng có cú pháp cụ thể. Bây giờ với khả năng tìm kiếm internet và đọc PDFS, có thể tạo mã dành riêng cho bộ xử lý từ các ngôn ngữ tiêu chuẩn với bộ lời nhắc phù hợp. Đây là một lĩnh vực khác mà tính đặc hiệu rất quan trọng và các lời nhắc của bạn thường bao gồm các vấn đề sau:
Nêu ngôn ngữ mà bạn muốn mã trong
Yêu cầu mã được tạo bao gồm tất cả các phụ thuộc là nhập khẩu
Mã yêu cầu được tạo trên cơ sở từng chức năng
Nêu các loại dữ liệu cụ thể sẽ được sử dụng làm đầu vào và đầu ra
Nếu dữ liệu đầu ra là chữ và số, hãy đảm bảo chỉ định định dạng/mã hóa có liên quan
Cung cấp liên kết đến bất kỳ thư viện, bảng dữ liệu, hướng dẫn mã hóa/chuyển hướng
Tạo mã đôi khi yêu cầu một loạt lời nhắc, trong đó người dùng yêu cầu điều chỉnh mã hoặc cung cấp phản hồi cho mô hình về lỗi. Tạo mã cũng yêu cầu người dùng biên dịch kết quả thành một ứng dụng, vì vậy bạn cần có kiến thức lập trình và bạn không nên mong đợi TATGPT sẽ tạo ra một cơ sở mã sẵn sàng sử dụng.
Còn các nền tảng dựa trên GPT khác thì sao?
Chatgpt vẫn còn rất phổ biến với tùy chọn đăng ký đơn giản cho phép truy cập vào tất cả các khả năng được hiển thị ở trên. Ngoài ra, có các mô hình và nền tảng của bên thứ ba được xây dựng trên TATGPT thông qua API, cung cấp các khả năng bổ sung cho AI thế hệ. Mặc dù TATGPT và các nền tảng liên quan này không thể hoàn thành các thiết kế của bạn cho bạn, các hệ thống này có thể cung cấp cho bạn các khả năng bổ sung có thể trở thành một phần trong quy trình công việc kỹ thuật của bạn.
Chỉ cần nhớ, tất cả các nền tảng thay thế này phụ thuộc rất nhiều vào kỹ thuật nhanh chóng. Nếu bạn không thiết kế lời nhắc đúng cách, đừng ngạc nhiên khi kết quả bị quá tải hoặc không chính xác. Khi các nền tảng AI có được nhiều khả năng giao tiếp với các hệ thống kỹ thuật số khác và thực hiện các tác vụ tương tác, hãy tiếp tục tập trung vào kỹ thuật nhanh chóng như một cách để đảm bảo bạn có được kết quả tốt nhất với điều chỉnh và giám sát tối thiểu.