Agentes de IA automatizan el análisis y depuración de formas de onda RTL
Investigadores de Columbia University y Google presentan BTTF, un marco agéntico que convierte volcados de simulación en una base de datos SQLite relacional y traduce consultas en lenguaje natural a SQL con esquema, correlacionando anomalías de señales con repositorios RTL versionados. En un benchmark de 150 consultas alcanza una precisión de ejecución del 95,33%. El trabajo, publicado como preprint en arXiv (2610.06790), apunta a automatizar la verificación de chips tras la simulación, un área poco explorada frente a la generación de RTL.
Fuentes
- Semiconductor EngineeringAgentic AI Automates RTL Waveform Analysis And Debugging (Columbia, Google)