LLMs automatisieren die Erstellung von Mikrofluidik-Netzlisten

Microfluidische Geräte haben sich zu unverzichtbaren Instrumenten in vielen Laboranwendungen entwickelt, doch ihre komplexe Bauweise erschwert den Zugang für zahlreiche Anwender. Trotz Fortschritten in der Mikrofluidik‑Design‑Automatisierung (MFDA) fehlt bislang eine praktische und intuitive Lösung, die Fachleute direkt mit diesen Techniken verbindet.

In dieser Arbeit wird die erste praxisnahe Anwendung von großen Sprachmodellen (LLMs) im Mikrofluidik‑Bereich vorgestellt. Das Konzept basiert auf früheren Erfolgen bei der Generierung von Hardware‑Beschreibungssprache (HDL) mit LLMs und nutzt diese, um natürliche Sprachbeschreibungen von Mikrofluidik‑Geräten in systemweite strukturelle Verilog‑Netzlisten zu übersetzen.

Die Autoren demonstrieren die Machbarkeit ihrer Methode anhand von praxisnahen Benchmarks, die typische Mikrofluidik‑Designs repräsentieren. Die erzeugten Netzlisten zeigen korrekten funktionalen Ablauf und erreichen eine durchschnittliche syntaktische Genauigkeit von 88 %.