Automated Generation of Microfluidic Netlists using Large Language Models

📄 arXiv: 2602.19297v1 📥 PDF

作者: Jasper Davidson, Skylar Stockham, Allen Boston, Ashton Snelgrove. Valerio Tenace, Pierre-Emmanuel Gaillardon

分类: cs.AI

发布日期: 2026-02-22

💡 一句话要点

利用大语言模型自动生成微流控网络列表，简化微流控设备设计。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 微流控设备 大语言模型 自动化设计 Verilog网络列表 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 微流控设备设计复杂，阻碍了其广泛应用，现有微流控设计自动化方法缺乏实用性和直观性。
  2. 利用大型语言模型，将自然语言描述的微流控设备规范转化为结构化的Verilog网络列表。
  3. 实验表明，该方法能够为典型的微流控设计生成功能正确的网络列表，平均句法准确率达到88%。

📝 摘要（中文）

微流控设备已成为各种实验室应用中的强大工具，但其设计的复杂性限制了许多从业者的使用。尽管微流控设计自动化（MFDA）已经取得了一些进展，但仍然需要一种实用且直观的解决方案，将微流控从业者与MFDA技术连接起来。本文介绍了大型语言模型（LLM）在这种背景下的首次实际应用，并提供了一个初步的演示。基于先前关于使用LLM生成硬件描述语言（HDL）代码的研究，我们提出了一种初始方法，将自然语言微流控设备规范转换为系统级结构Verilog网络列表。我们通过为代表典型微流控设计的实际基准生成具有正确功能流程和平均88%句法准确性的结构网络列表，证明了我们方法的可行性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决微流控设备设计复杂、门槛高的问题。现有微流控设计自动化（MFDA）方法不够实用和直观，难以被广泛应用。缺乏一种能够将自然语言描述转化为可执行设计的有效工具。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的自然语言理解和代码生成能力，将微流控设备的功能描述（自然语言）自动转换为结构化的Verilog网络列表。这种方法旨在降低设计难度，提高设计效率。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 输入自然语言描述的微流控设备规范；2) 使用LLM将自然语言描述转换为结构化的Verilog网络列表；3) 对生成的Verilog代码进行语法检查和验证；4) 输出可用于微流控设备制造的结构化网络列表。整体流程是从自然语言到可执行代码的自动转换。

关键创新：该方法最重要的创新点在于首次将大型语言模型应用于微流控设备设计自动化领域，实现了从自然语言到硬件描述语言的自动转换。与传统的手动设计方法相比，该方法显著降低了设计难度，提高了设计效率。与现有的MFDA工具相比，该方法更加直观和易于使用。

关键设计：论文中没有详细说明LLM的具体选择和训练细节，以及Verilog代码生成的具体规则和模板。这些细节属于未知信息。但是，可以推测，关键设计包括：1) 如何构建有效的自然语言提示，引导LLM生成正确的Verilog代码；2) 如何设计Verilog代码的结构和模板，确保生成的代码具有良好的可读性和可维护性；3) 如何对生成的Verilog代码进行验证和调试，确保其功能正确。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够为典型的微流控设计生成功能正确的结构Verilog网络列表，平均句法准确率达到88%。这一结果验证了使用大型语言模型进行微流控设备设计自动化的可行性，为未来的研究奠定了基础。该方法有望显著提高微流控设备的设计效率，降低设计成本。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于生物医学工程、化学分析、药物筛选等领域。通过降低微流控设备的设计门槛，可以促进微流控技术在更广泛领域的应用，加速相关科研和产业发展。未来，该技术有望实现更加复杂和定制化的微流控设备设计，推动个性化医疗和精准诊断的发展。

📄 摘要（原文）

Microfluidic devices have emerged as powerful tools in various laboratory applications, but the complexity of their design limits accessibility for many practitioners. While progress has been made in microfluidic design automation (MFDA), a practical and intuitive solution is still needed to connect microfluidic practitioners with MFDA techniques. This work introduces the first practical application of large language models (LLMs) in this context, providing a preliminary demonstration. Building on prior research in hardware description language (HDL) code generation with LLMs, we propose an initial methodology to convert natural language microfluidic device specifications into system-level structural Verilog netlists. We demonstrate the feasibility of our approach by generating structural netlists for practical benchmarks representative of typical microfluidic designs with correct functional flow and an average syntactical accuracy of 88%.