Современная электроника №5/2025

СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 25 WWW.CTA.RU СОВРЕМЕННАЯ ЭЛЕКТРОНИКА • № 5 / 2025 модели могут быть встроены внутри таких редакторов кода, как, например, VS Code, Visual Studio, JetBrains IDE и других. В мае 2025 года OpenAI объя- вила о крупнейшем в своей истории приобретении – покупке платформы Windsurf (ранее Codeium) за $3 млрд, что значительно усилит позиции ком- пании на рынке ИИ-ассистентов для программирования [22] (рис. 5). В свою очередь, каждый из этих двух классов включает как проприетарные модели (Claude, Grok, ChatGPT), так и модели с открытым кодом (Open Source/ Open Weights – Llama, Deepseek и др.). В том случае, когда используются модели в диалоговом режиме, поль- зователь задаёт вопросы, описывает проблему или определяет необходи- мые действия на естественном разго- ворном языке, а LLM отвечает пояс- нениями, формулами и фрагментами кода. Как правило, основные LLM-модели этого класса поддерживают боль- шинство языков программирования общего назначения: Python, JavaScript (включая Node.js для бэкенд-разработ- ки), Java, C# (фреймворк .NET), C++, C, Go (Golang), Ruby, Swift (для разработ- ки iOS/macOS), Kotlin (для разработки Android), Rust, TypeScript. Кроме того, поддерживаются тради- ционные языки веб-разработки; низ- коуровневые языки ассемблера; языки функционального программирования; языки запросов к базам данных; пред- метно-ориентированные языки; языки для научных расчётов и многое другое. Большие языковые модели LLM могут: писать, отлаживать и оптими- зировать код; объяснять концепции, характерные для конкретного языка; помогать с фреймворками, библиоте- ками и инструментами, связанными с этими языками; поддерживать рабо- ту с регистрами микроконтроллеров или написание драйверов (низкоуров- невое программирование). Поэтому диалоговый режим пред- почтителен для начинающих специ- алистов, которым предоставляется возможность пошагового обучения основам программирования на пере- численных выше языках. Кроме того, мощные LLM-модели «знают» электротехнику, математи- ку и физику на уровне университет- ской программы. В процессе диалога они могут рас- считывать сложные цепи, используя такие инструменты, как комплекс- ные переменные, интегрирование, дифференцирование, разложение в ряды и т.д. В качестве примера можно привести рассмотренную в предыдущем разде- ле схему «умной теплицы», в которой климатические параметры поддер- живаются с помощью контроллера Arduino. Если у начинающего инженера- электронщика вообще нет никако- го опыта подобной работы, то ему для самостоятельного создания про- граммы управления понадобится как минимум несколько часов. Если воспользоваться помощью одной из LLM-моделей, например Claude или Grok, то для решения зада- чи нужно всего лишь написать: «Соз- дать код для поддержания заданных климатических параметров с помо- щью контроллера Arduino и подклю- чённых к нему датчиков SEN0161, BME280, BH1750, а также вентилято- ра, нагревателя, системы поддержки влажности, системы управления што- рами». В течение нескольких секунд Claude создаст код для их управления. Для примера ниже приведён фрагмент такого кода. { // Опрос датчиков float temperature = bme. readTemperature(); float humidity = bme. readHumidity(); float soilpH = map(analogRead(SEN0161_SOIL_ SENSOR_PIN), 0, 1023, 0, 14) / 10.0; float lightLevel = lightMeter. readLightLevel(); // Вывод на экран Serial.println("Температура: " + String(temperature) + " °C"); Serial.println("Влажность: " + String(humidity) + " %"); // Включение исполнительных устройств по заданным условиям if (temperature > 20 && temperature < 30) { digitalWrite(VENTILATOR_PIN, HIGH); // Включаем вентилятор } else { digitalWrite(VENTILATOR_PIN, LOW); // Выключаем вентилятор } if (soilpH > 6 && soilpH < 8) { digitalWrite(WATER_VALVE_ PIN, HIGH); // Включаем полив Рис. 5. Диалоговые модели ИИ могут генерировать визуальное представление кодов для конкретного языка при программировании электронных устройств