Yapay zeka teknolojilerinin elektronik donanım geliştirme süreçlerine entegrasyonu her geçen gün farklı bir boyut kazanıyor. pcbreel.com olarak, bu yeni teknolojilerin sınırlarını ve tasarım ekosistemine olan katkılarını yakından takip ediyoruz. Bu yazımızda, GPT-6 Astra'nın EasyEDA Pro ortamında bir PCB'yi nasıl tasarladığını, hangi aşamalarda başarılı olduğunu ve karşılaşılan zorlukların nasıl aşıldığını detaylı bir şekilde inceliyoruz.
GPT-6 Astra'dan Neler Talep Ettik? Tasarım sürecini başlatırken yapay zeka modeline oldukça kısa, dört satırlık bir proje özeti sunduk. Hedefimiz bir TPA3116D2 stereo amplifikatör tasarlamaktı. Proje gereksinimleri olarak; 12V tek güç kaynağı, stereo giriş ve çıkış, kanal başına 4 Ω hoparlör empedansı, tamamen SMD bileşenlerden oluşan bir yapı ve mümkün olduğunca küçük bir kart boyutu belirledik. Model, sağlanan veri sayfalarını (datasheet) kullanarak topoloji ve diğer kritik tasarım kararlarını kendi başına aldı.
Kullanılan Araçlar ve Entegre İş Akışı Bu tasarım deneyiminde tek bir yazılıma bağlı kalmadık. GPT-6 Astra, yerel olarak kurulan EasyEDA Pro 3.2.149 sürümü üzerinden çalışırken, yönlendirme (routing) ve üretime hazırlık aşamalarında KiCad 10.0.4 ve Freerouting 2.0.1 gibi araçlardan da destek aldık. Yapay zeka modeli; proje özetini analiz etti, yerleşim planını hazırladı, kod blokları oluşturdu ve karşılaştığı her bir hatayı gözden geçirerek düzeltme yoluna gitti.
Karşılaşılan Sorunlar ve Çözüm Adımları Sürecin sonunda 44 × 34 mm boyutlarında, iki katmanlı ve 40 adet SMD bileşen içeren düzenlenebilir bir EasyEDA Pro projesi elde ettik. Kart ilk bakışta sorunsuz görünse de, EasyEDA Pro içerisindeki ilk doğrulama (DRC) testlerinde, 120 PCB pedini kapsayan 50 farklı eşleşme hatası raporlandığını gözlemledik.
Bu hatanın temel nedeni, EasyEDA Pro'nun içe aktarım (import) sırasında aynı kütüphane ismine sahip farklı ayak izlerini (footprints) tek ve aynı bileşenmiş gibi algılamasıydı. İçe aktarılan her bir ayak izine benzersiz bir isim ve kimlik (ID) atayarak bu 50 hatayı tamamen ortadan kaldırmayı başardık.
Sonuç ve Değerlendirme Bu vaka çalışması, yapay zekanın PCB şematiği oluşturma ve temel yerleşimleri yapma konusunda ne kadar büyük bir potansiyele sahip olduğunu gösteriyor. Ancak, tasarım yalnızca yazılımsal doğrulama testlerinden (DRC) geçmiştir. Bir kartın üretilmeden, dizgisi yapılmadan ve test edilmeden gerçek dünyadaki güç, termal ve EMC (Elektromanyetik Uyumluluk) performansları hakkında kesin bir yargıya varılamayacağını unutmamak gerekir.
pcbreel.com olarak, yeni nesil araçları mühendislik pratikleriyle birleştirerek en doğru ve güvenilir çözümleri sunmaya devam ediyoruz. Geleceğin tasarım standartlarını belirleyecek bu tür teknolojileri incelemeyi ve sizlerle paylaşmayı sürdüreceğiz.