Anthropic научила модель Claude проектировать электронику от идеи до прототипа
Модель Claude Fable 5.2 смогла самостоятельно разработать платы, корпуса и прошивки для трех устройств: спикерфона, голосового хаба и виртуального питомца.

Главное за 30 секунд
Модель Claude Fable 5.2 продемонстрировала способность самостоятельно проектировать печатные платы, корпуса и писать прошивки для электронных устройств, учитывая физические ограничения и исправляя собственные ошибки.
- Claude разработала три работающих прототипа: спикерфон, голосовой хаб и виртуального питомца.
- В бенчмарке PCB Gym модель Fable 5.2 набрала 69% (против 25% у Fable 5).
- В тесте BenchCAD 2.1 результат составил 83.5%, почти вдвое превысив показатель Fable 5.1.
- Модель написала собственный алгоритм для ускорения разводки дорожек на плате.
Неочевидное: Языковые модели начинают успешно справляться с задачами геометрического и пространственного мышления, что ранее считалось их слабым местом, и могут переносить свои решения в физический мир.
Компания Anthropic сообщила о значимом прогрессе в способности своих моделей проектировать аппаратное обеспечение. Совместно с компанией Diode Computers, специализирующейся на разработке печатных плат, исследователи протестировали новую модель Claude Fable 5.2 в задачах создания реальной электроники.
Более года назад первые тесты показывали, что модели с трудом справлялись с компоновкой плат и не могли надежно размещать детали. Теперь ситуация изменилась: Claude может провести процесс от начальной идеи до готового к производству прототипа.

Three small electronic devices on a wooden table: a handheld virtual pet, a dark voice-assistant hub, and a round white USB speakerphone.
В ходе эксперимента модели поручили создать три устройства: спикерфон, домашний хаб для голосового ассистента и карманного виртуального питомца. Получив краткие текстовые описания требований, Claude самостоятельно составила спецификации, нарисовала схемы, разместила компоненты на платах и развела медные дорожки. Кроме того, модель спроектировала корпуса для 3D-печати, написала прошивки и подготовила списки деталей. По этим инструкциям инженеры Diode собрали прототипы, которые заработали без дополнительных исправлений в схемах.
Ключевым отличием Fable 5.2 от предыдущих версий стало улучшенное геометрическое мышление. Ранее модели часто размещали связанные компоненты слишком далеко друг от друга. Новая версия научилась создавать компактные компоновки и правильно приоритизировать разводку: сначала высокоскоростные линии и цепи питания, чувствительные к помехам. На внутреннем бенчмарке Diode PCB Gym, оценивающем способность размещать компоненты и разводить дорожки, Fable 5.2 набрала 69% против 25% у версии Fable 5. В публичном тесте BenchCAD 2.1 результат составил 83.5%, что почти вдвое выше показателей Fable 5.1.
Важным достижением стала способность модели к самокоррекции. Если раньше ИИ редко пересматривал свои решения, что приводило к незавершаемым проектам, то теперь Claude самостоятельно переназначает выводы микросхем или полностью удаляет и переделывает неудачную разводку. Например, при работе над голосовым хабом модель удаляла и заново прокладывала соединения десятки раз, пока не нашла оптимальный вариант, отметив, что прежняя схема была слишком запутанной.
Также по темеАвтоматизация поиска уязвимостей в ядре Linux: опыт и результаты OpenAI
Scatter plot of Diode PCB Gym score against total API cost for recent frontier models.
Модель также активно использовала техническую документацию (даташиты) и учитывала физические ограничения. При проектировании корпуса спикерфона Claude написала код для проверки столкновений 3D-модели платы с корпусом и обнаружила, что плату нужно устанавливать под углом 25 градусов, добавив этот шаг в инструкцию по сборке. Для голосового хаба модель рассчитала резонансные частоты микрофонного порта и изменила форму корпуса на клиновидную, чтобы улучшить качество звука.
Поскольку для разводки длинных дорожек стандартные инструменты пошагового управления оказались слишком медленными, Claude написала собственный алгоритм маршрутизации, который справился с задачей примерно за полчаса.
Пока неизвестно, насколько надежными окажутся эти прототипы при длительном использовании и пройдут ли они коммерческую сертификацию. Тем не менее, способность языковой модели самостоятельно решать комплексные инженерные задачи, требующие учета физических и производственных ограничений, открывает новые перспективы в автоматизации разработки аппаратного обеспечения.











