従来の機器は、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です。科学者やエンジニアは、シミュレーションやソフトウェアでのオフラインデータ処理に頼ることもありますが、通常、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により、ユーザーは機器にカスタム機能を追加し、それをリアルタイムで実行して、実際の信号とやり取りすることができます。ただし、これらのソリューションは有用であるにもかかわらず、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プログラミングに精通しているユーザーにとってこれらの障壁を取り除き、定型コードやソフトウェアのダウンロードなしでコード作成に集中できるようにします。しかし、専門分野の知識は豊富でもFPGAの経験がほとんどない、あるいは全くないユーザーはどうでしょうか？そこで登場するのが、ChatGPTです。ChatGPTは、ユーザーと対話形式でやり取りできる能力で、最近世界中で注目を集めている高度な自然言語処理ツールです。ChatGPTはユーザーとの会話だけでなく、Mokuデバイスと互換性のあるカスタムVHDLコードを生成し、これまで以上に多くのユーザーにFPGAコーディングの力を提供します。ChatGPTとMokuデバイスが連携することで、それぞれの要素の総和をはるかに超えるものが生まれます。時間的制約のあるユーザーにとって、MCCは複雑なFPGAプログラミングツール、インターフェース、実世界のハードウェアへの展開といった一連の問題を巧みに処理し、ChatGPTは実際のコード作成という別の問題を処理します。そうです。MCCはカスタマイズとFPGAプログラミングを容易にし、ChatGPTはそれをさらに高速化します。それでは、実際に試してみましょう。 Moku:Pro 例として、図1に示すコードスニペットを考えてみましょう。このコードでは、2つの出力を入力の絶対値に設定します。ユーザーがChatGPTに計算すべき演算を指示すると、ChatGPTが面倒な処理をすべて行ってくれました。
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）と、Moku:Proオシロスコープから取得し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、移動平均や外れ値除去などのより複雑な処理を計算するロジックを記述できます。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、ユーザーがフィルタリングや信号処理などの追加機能をモジュールに追加したい場合、ChatGPTは目的の結果を達成するためのコードの変更を推奨できます。まずは、多数の包括的なドキュメントのいずれかを確認することをお勧めします。 例 Liquid Instruments が提供するものを使用し、ChatGPT にニーズに合わせて変更するよう依頼します。ChatGPT と Moku Cloud Compile 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論理設計やプログラミングの事前知識がなくても、シンプルかつ効果的なカスタム コードを作成できます。テストおよび計測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 インターフェイスの必要性が高まります。ChatGPT を使用して MCC で使用する VHDL コードを生成することで、ユーザーは開発期間を短縮し、これまでにないほどワークフローを最適化できます。この驚異的な相互運用性により、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、量子光学から電子工学研究まで、アプリケーションの限界を押し広げる新たな機会を得ることができます。ChatGPT と Moku デバイスがどのように連携するかについて詳しくは、 お問い合わせ パーソナライズされたデモをお試しください。