Weave: Verified Netlist-to-Schematic Conversion via Layered Graph Layout

Resumo Técnico: Weave – Conversão de Netlist para Esquema Verificada via Layout de Grafo em Camadas

Problema
Na Automação de Projeto Eletrônico (EDA), a netlist SPICE serve como a linguagem padrão para simulação de circuitos, mas não é o meio primário para o raciocínio de engenharia humano. Os projetistas dependem de esquemas para entender a estrutura, rastrear o fluxo de sinais e depurar comportamentos. À medida que métodos de aprendizado de máquina geram circuitos diretamente como netlists, surge um gargalo: converter essas netlists produzidas por máquinas de volta em diagramas legíveis e precisos. Abordagens baseadas em aprendizado existentes (ex: Schemato) traduzem netlists em esquemas de forma probabilística. No entanto, esses métodos sofrem de duas limitações críticas: sua precisão degrada-se drasticamente conforme a complexidade do circuito aumenta (especificamente além de cinco componentes), e eles não oferecem garantia de correção, baseando-se em vez disso em pontuações de similaridade contínua (como a Distância de Edição de Grafo) em vez de uma verificação binária de conectividade.

Metodologia
O Weave aborda esses problemas através de um pipeline determinístico, focado primeiro na verificação, que converte netlists SPICE em arquivos de esquema .asc do LTspice. O processo consiste nas seguintes etapas:

1. Parsing e Classificação de Nets: O sistema faz o parsing de elementos SPICE padrão (passivos, dispositivos ativos, subcircuitos, etc.). As nets são classificadas como terra (ground), trilhos de alimentação (supply rails) ou sinais. As nets de terra e de trilho são tratadas como flags (conexões locais) em vez de fios desenhados para manter a legibilidade, enquanto apenas as nets de sinal entram no grafo de layout.
2. Layout em Camadas: Os componentes de sinal são mapeados para nós em um grafo processado pelo elkjs, uma implementação do framework Sugiyama. Este motor realiza um layout em camadas da esquerda para a direita com roteamento ortogonal. O tamanho dos nós leva em conta os corpos dos símbolos e as saídas de pinos (pin escapes), ajustando-se à grade de 16 unidades do LTspice.
3. Padrões de Posicionamento: Estruturas específicas que degradam a cadeia de sinal principal (ex: loops de feedback locais/distantes, pernas de divisor, shunts, cantos de alimentação) são tratadas via padrões de posicionamento explícitos em vez do grafo geral. Esses padrões posicionam os elementos em relação aos nós existentes e emitem conexões diretas com a tag da net.
4. Manipulação de Símbolos: O Weave incorpora uma tabela de pinos para 5.093 símbolos do LTspice. Se uma netlist referenciar uma peça com incompatibilidade de contagem de pinos ou uma peça desconhecida, o sistema a substitui por um bloco retangular sintético dimensionado de acordo com a contagem de pinos. Embora o glifo seja genérico, a conectividade e o nome permanecem exatos, garantindo que o esquema compile e passe na verificação.
5. Verificação de Ciclo Completo (Round-Trip): Esta é a essência da reivindicação de correção do sistema. Cada arquivo .asc gerado é re-analisado em uma netlist. As partições de conectividade desta netlist regenerada são comparadas, net por net, contra a entrada original. Um resultado é reportado como correto apenas se as partições forem idênticas.
6. Escada de Modo Seguro (Safe-Mode Ladder): Se o layout padrão falhar na verificação, o Weave tenta iterativamente novos modos, cada vez mais simples (desativando padrões de posicionamento, recorrendo ao layout puro do elkjs, ou aumentando o espaçamento dos canais). Ele retém o primeiro resultado que passa no verificador, garantindo que qualquer saída reportada seja de conectividade perfeita, mesmo que visualmente menos compacta.

Principais Contribuições
O artigo apresenta três contribuições primárias:

1. Um Pipeline Determinístico, Focado em Verificação: Diferente dos métodos baseados em aprendizado, o Weave revive a abordagem clássica de layout de fluxo em camadas usando um motor de grafo industrial moderno (elkjs) combinado com padrões de posicionamento específicos. Ele não requer treinamento, não requer GPU e não utiliza amostragem probabilística.
2. Verificação de Conectividade de Ciclo Completo: O sistema fornece um certificado de correção binária. Em vez de uma pontuação de similaridade, ele garante que o esquema gerado preserva a conectividade original exatamente (equivalente a uma Distância de Edição de Grafo de 1.0). Tanto quanto o conhecimento dos autores, nenhum método anterior de netlist-para-esquema certifica a conectividade desta maneira.
3. Uma Escada de Modo Seguro: Este mecanismo garante que o sistema nunca produza um esquema "errado". Se um layout complexo falhar na verificação, o sistema degrada-se graciosamente para layouts mais simples até que uma correspondência verificada seja encontrada.

Resultados
Os autores avaliaram o Weave em dois conjuntos de dados:

• Benchmark Circuits-LTSpice: No conjunto de teste de 117 circuitos idêntico ao usado pelo conversor de LLM de última geração, o Schemato, o Weave alcançou 100% de compilação e 100% de equivalência de conectividade verificada em ciclo completo. Em contraste, o Schemato reportou 76% de compilação e uma similaridade de Distância de Edição de Grafo de 0,35. Notavelmente, 73% dos circuitos neste conjunto excediam o limite de cinco componentes onde o Schemato, segundo relatos, perde a precisão de conectividade.
• Corpus Grande (Coleção de Demonstração Analog Devices LTspice): Em um corpus maior e mais denso de 3.460 circuitos (média de 14,4 elementos, máximo de 138), o Weave verificou a conectividade exata para 88,4% dos circuitos. As falhas restantes concentrar-sejavam em uma classe específica de módulos de potência multi-pinos densos, e os erros de conversão foram causados principalmente por símbolos ausentes da biblioteca instalada (peças mais recentes que a versão do LTspice utilizada).

Significância e Alegações
O artigo argumenta que, para um conversor ser útil em um fluxo de trabalho de engenharia, a correção da conectividade deve ser garantida por construção e verificada, em vez de aproximada e pontuada. Os autores posicionam o Weave não como um competidor em otimização estética (que os métodos baseados em aprendizado enfatizam), mas como um "primitivo mais forte" que garante que o esquema esteja correto antes de ser feito bonito.

A significância reside na mudança do paradigma de geração probabilística com métricas de similaridade para construção determinística com verificação binária. Os autores afirmam que, enquanto modelos baseados em aprendizado lutam com escala e escassez de dados, o Weave contorna esses problemas através de uma tabela de símbolos determinística e um fallback de bloco genérico. O artigo conclui que a "correção por construção com verificação" é tanto alcançável quanto decisivamente mais forte do que a aproximação aprendida para a conversão de netlist-para-esquema, fornecendo uma ferramenta confiável para integrar especialistas do domínio em loops de design automatizados. O trabalho futuro é identificado como o endereçamento de módulos multi-pinos densos e topologias de cascata profunda através de layouts de contração de caixa (box-contract) e geração hierárquica.