従来の装置はほとんどのテストおよび測定の課題を確実に解決しますが、最先端の実験をサポートしたり、独自の要件を持つ高度な製品を設計したりする場合には不十分になる場合があります。科学者やエンジニアは、ソフトウェアでのオフラインでのシミュレーションやデータ処理に頼ることもありますが、通常はユーザーがプログラム可能な FPGA を通じて、より高性能なソリューションを見つけることができます。これらのソリューションを使用すると、ユーザーは計測器にカスタム機能を追加し、実世界の信号と対話しながらリアルタイムで実行できます。ただし、これらのソリューションはその有用性にもかかわらず、複雑で実装が難しい場合があります。 Moku クラウドコンパイル(MCC) は、FPGA プログラミングに慣れているユーザーにとってこれらの障壁を取り除き、ボイラープレートやソフトウェアのダウンロードを行わずにコードの作成に集中できるようにします。しかし、自分の分野の専門知識はあるものの、FPGA の経験がほとんどまたはまったくないユーザーはどうすればよいでしょうか？
ChatGPTには、会話形式でユーザーと対話できる機能があります。ChatGPTは、最近世界中の見出しを独占している高度な自然言語処理ツールです。ChatGPTは、ユーザーと会話する機能以外にも、Moku デバイスと互換性のあるカスタム VHDL コードを生成することができます。これにより、これまでよりも多くのユーザーにとって FPGA コーディングが身近なものになるでしょう。
ChatGPT と Moku デバイスを組み合わせると、はるかに優れたものになります。 時間に制約のあるユーザーのために、MCC は一連の問題 (複雑な FPGA プログラミング ツール、インターフェイス、実世界のハードウェアへの展開など) を専門的に処理し、ChatGPT は別の一連の問題、つまり実際のコードの作成を処理します。 そうです。MCC を使用するとカスタマイズと FPGA プログラミングが簡単になり、ChatGPT を使用するとさらに高速になります。 それでは、Moku:Proを例にして確認してみましょう。
図１に示す、２つの出力を入力の絶対値に設定するコードスニペットを考えてみます。 ユーザーは ChatGPT に計算に必要な操作を要求し、ChatGPT が面倒な作業を行いました。
図１: ChatGPT によって生成された入力の絶対値を出力するコード (左)、Moku:Pro オシロスコープからキャプチャされた入力波形と出力波形の例 (右)
これは単純な例ですが、ChatGPT は、数学演算、論理演算、および移動平均や外れ値の除去などのより複雑な処理を計算するロジックを作成できます。 さらに、ChatGPT は既存のコードの改善と最適化を提案します。 たとえば、ユーザーが提供されたモジュールにフィルタリングや信号処理などの追加機能を追加したい場合、ChatGPT は望ましい結果を達成するコードへの変更を推奨できます。 まずは、Liquid Instruments が提供する多数の包括的なサンプルの１つを確認し、ニーズに合わせて ChatGPT に変更を依頼することをお勧めします。
ChatGPT と MCCを組み合わせることで、あらゆるレベルの HDL 経験を持つエンジニアや科学者に無限の可能性が開かれます。自然言語処理の力を活用することで、ユーザーはデジタルロジック設計やプログラミングに関する事前の知識を必要とせずに、シンプルかつ効果的なカスタム コードを作成できます。テストおよび測定デバイスがますます強力になるにつれて、よりシンプルでアクセスしやすいプログラミングUIの必要性がより重要になります。 ChatGPT を使用して MCC で使用する VHDL コードを生成することにより、ユーザーは開発タイムラインを加速し、これまでにないほどワークフローを最適化できます。この相互運用性により、研究者、エンジニア、科学者は Moku デバイスで可能なことの限界を探求し、量子光学からエレクトロニクス研究までのアプリケーションの境界を押し広げる新たな機会が開かれます。
ChatGPT と Moku デバイスの連携ついて詳しく知りたい場合は、パーソナライズされたデモついてお問い合わせください。
