Современная электроника №5/2025

СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 26 WWW.CTA.RU СОВРЕМЕННАЯ ЭЛЕКТРОНИКА • № 5 / 2025 } if (lightLevel > 50 && lightLevel < 100) { analogWrite(CURTAIN_PIN, 128); // Шторы полуоткры- ты } Если нужно контролировать про- цесс через Serial Monitor, ИИ пред- ложит последовательную проверку как схемы подключения, так и загру- женных в микроконтроллер вручную строк кода. Кроме того, при желании можно попросить ИИ добавить обра- ботку данных, их хранение и вывод результатов на дисплей. Если потребу- ется особая точность измерений тем- пературы и влажности, то можно доба- вить механизм обработки ошибок, который включает функцию повтор- ных попыток чтения при сбоях. Также легко программировать с помощью ИИ на других языках, вклю- чая Python, JavaScript, C++ и другие. Искусственный интеллект экономит время разработки, позволяя сосредото- читься на творческих аспектах проек- та, а не на рутинном написании кода. Также Claude предоставляет поясне- ния к коду и рекомендации по его оптимизации. Этот пример демонстрирует, как быстро можно получить работаю- щий код с помощью ИИ, не вдаваясь в излишние технические детали, но сохраняя суть работы системы управ- ления теплицей. Среди новых диалоговых языковых моделей в данном разделе можно выде- лить Claude 4 Sonnet/Opus, обученную на миллиардах диалоговых приме- ров, что позволяет работать с расши- ренным контекстом, необходимым для анализа больших электронных схем и специальной документации, включая современные технические требования и юридические ограничения [23]. Эти модели особенно эффективны при программировании «встраивае- мых систем» (Embedded Systems – ES), которые подразумевают специализи- рованные компьютерные системы, созданные для выполнения опреде- лённых функций в рамках более круп- ного механического или электронно- го устройства. Такие системы состоят из микроконтроллера или микропро- цессора, памяти, интерфейсов ввода/ вывода, программного обеспечения, написанного специально для выпол- нения конкретных задач, а также исполнительного устройства. В качестве хорошо известных при- меров ES можно указать: контроллеры бытовой техники (рис. 6); автомобиль- ные системы управления; промыш- ленные контроллеры, переносные медицинские устройства. Модели Claude зарекомендовали себя как комплексное решение для работы со встраиваемыми система- ми (Arduino, ESP32, STM32). Их функ- циональность охватывает весь цикл разработки: от написания и отладки кода до объяснения принципов рабо- ты различных компонентов. Особую ценность Claude представляет при про- ектировании, помощи в выборе ком- понентов, составлении технических требований с учётом законодатель- ства, разработке тестовых сценари- ев и анализе результатов контроля качества. Поддержка интерфейсов I 2 C, SPI, UART в сочетании с глубокими знаниями из области математики и естественных наук делает Claude уни- версальным помощником для разра- ботчиков электронных устройств раз- личной сложности [24]. Модель Claude 4 может удерживать большой контекст (до 200 000 токенов), что позволяет загружать полные спец- ификации микроконтроллеров, доку- ментацию и части кодовой базы одно- временно. Это особенно ценно при работе со сложными встраиваемы- ми системами, где важно учитывать множество взаимосвязанных компо- нентов. Интерфейсы пользователя API Claude позволяют интегрировать его в существующие инструменты разра- ботки [25]. Так, использование GitHub предо- ставляет доступ к проектам Claude в рабочих процессах разработки [26]. В режиме диалога работает доста- точно много современных LLM. Ещё раз отметим, что данная статья не претендует на полный обзор всех существующих на сегодняшний день моделей ИИ. Ниже приведены только примеры диалоговых моделей, имею- щих особые характерные черты. Диалоговая система с доступом к Интернету Perplexity AI может: искать актуальную документацию микрокон- троллеров и электронных компонен- тов; объединить поиск информации и генерацию кода в одном интерфейсе; использовать новые или малоизвест- ные электронные компоненты [27, 28]. Модель Grok (от xAI), имеющая доступ к актуальной информации через Интернет, специализируется на сложных технических вопросах и рас- ширенном программировании [29, 30]. Cпециализированная модель Deep­ Seek Coder предназначена для про- граммирования с открытым исход- ным кодом. Этот ИИ поддерживает более 40 языков программирования, имеет версии разной мощности (от 1,3 млрд до 33 млрд параметров) и особенно эффективен для работы с ассемблером и языками низкого уров- ня. Следует подчеркнуть, что DeepSeek обладает знаниями о различных про- цессорах и микроконтроллерах, разра- ботанных в Китае (Huawei, Cambricon), что может оказаться крайне важным для российских инженеров и програм- мистов [31–33]. Семейство моделей с открытым исходным кодом Mistral AI и Mixtral, ориентированное для работы с огра- ниченными ресурсами, может быть локально развёрнуто для работы без Интернета [34–36]. Однако существуют некоторые минусы диалогового режима, в част- ности, это относится к необходимости ручного копирования и вставки кода в редактор. Кроме того, затруднитель- ным представляется процесс кодиро- вания в реальном времени. Крупные разработчики ИИ выпуска- ют свои собственные специализиро- ванные инструменты и платформы. Так, Core AI (подразделение Micro- soft) разработало GitHub Copilot – один из самых популярных и мощных ИИ-ассистентов для программистов, интегрированный с платформой GitHub и поддерживаемый различ- ными средами разработки [37]. В основе GitHub Copilot лежит модель OpenAI, обученная на миллионах репо- Рис. 6. Модели ИИ Anthropic – Claude особенно эффективны при программировании «встраиваемых систем» (Embedded Systems – ES)