AnalogRetriever: Aprendizaje de Representaciones Cross-Modal para Recuperación de Circuitos Análogos

Resumen del corpus

Se presenta AnalogRetriever, un marco de recuperación tri-modal unificado para la búsqueda de circuitos analógicos, diseñado para superar las limitaciones de los métodos existentes que solo manejan una modalidad. El sistema utiliza modelos vision-lenguaje y redes neuronales para codificar esquemáticos y netlists, logrando un Recall@1 del 75.2% en las pruebas. Se demuestra que esta técnica mejora las tasas de éxito funcional al integrarse en el marco AnalogCoder.