Proporcione a los Equipos de Biotecnología AI que Lleve el Contexto Experimental a Través de Cada Sesión de Laboratorio
Los equipos de investigación en biotecnología realizan experimentos de varios meses, generan archivos de datos complejos y consultan la literatura de forma continua, pero las herramientas de AI que les ayudan a analizar y sintetizar no recuerdan nada entre sesiones. La justificación experimental, las decisiones de protocolo, los resultados intermedios, la cobertura de literatura: todo se restablece desde cero cada vez que se abre una nueva sesión. MemoryLake proporciona a los equipos de biotecnología y ciencias de la vida una memoria AI compartida y persistente, respaldada por más de 40 millones de documentos indexados de PubMed, arXiv y bioRxiv, con soporte del D1 Engine para archivos de datos de laboratorio complejos, incluidos PDFs y salidas de Excel.
Proporcione a los Equipos de Biotecnología AI que Lleve el Contexto Experimental a Través de Cada Sesión de Laboratorio
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El Problema de la Memoria
Un equipo de laboratorio lleva seis semanas en un estudio de caracterización de proteínas. El científico principal utiliza AI para ayudar a interpretar los resultados de los ensayos, hacer referencias cruzadas con la literatura y redactar actualizaciones de protocolo, pero cada sesión requiere volver a cargar el resumen experimental, volver a explicar la hipótesis y restablecer lo que ya ha cubierto la revisión de literatura. Cuando un equipo colaborador en otro sitio retoma el trabajo, no hay una capa de contexto AI compartido. Vuelven a hacer el trabajo de literatura que ya se ha realizado y se pierden los hallazgos intermedios que el primer equipo registró hace semanas.
Lo que Hace Diferente a MemoryLake
Más de 40 millones de Documentos de Ciencias de la Vida Indexados y Listos
MemoryLake incluye acceso integrado a PubMed, arXiv y bioRxiv: más de 40 millones de documentos disponibles en cada sesión de AI sin necesidad de importación manual. Realice referencias cruzadas de sus resultados experimentales con la literatura actual sin salir de su flujo de trabajo de AI.
D1 Engine Analiza Archivos de Datos de Laboratorio Directamente
El Modelo de Lenguaje-Visión D1 maneja informes de laboratorio en PDF complejos, salidas de ensayos en Excel y archivos de datos de instrumentos. Los resultados estructurados se extraen y almacenan como Memoria de Hechos persistente: no hay transcripción manual de las salidas de instrumentos en documentos.
Contexto de Investigación entre Equipos que Persiste
La memoria compartida del equipo con control de acceso basado en roles proporciona a cada miembro del laboratorio y al equipo colaborador acceso a la misma historia experimental, decisiones de protocolo y síntesis de literatura, independientemente de qué modelo de AI estén utilizando o dónde se encuentren.
Gratis para siempre · Sin tarjeta de crédito
Cómo Funciona
- Conectar — Vincule sus herramientas de AI a través de MCP o REST API. El acceso integrado de MemoryLake a PubMed, arXiv y bioRxiv está disponible de inmediato. Conecte Dropbox o Google Workspace para la integración de documentos de laboratorio y archivos de datos.
- Estructurar — Los protocolos experimentales y las decisiones de diseño se ingresan en la Memoria de Hechos con control de versiones y detección de conflictos. Las sesiones de síntesis de literatura se ingresan en la Memoria de Conversación. Los resultados de ensayos y los datos de instrumentos extraídos por el D1 Engine se ingresan en la Memoria de Hechos estructurada con atribución de fuente.
- Reutilizar — Cuando cualquier miembro del equipo, en cualquier sitio y utilizando cualquier modelo de AI, abre una nueva sesión, obtiene la historia experimental completa, la cobertura de literatura actual y los resultados previos. Sin necesidad de re-instrucción, sin re-carga de resúmenes anteriores.
Antes y Después
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| Continuing an experiment across sessions | Re-upload experimental summary and re-establish hypothesis context every time | Full experimental history, protocol rationale, and interim results load automatically |
| Parsing complex lab data files | Manual extraction from PDFs and Excel outputs into usable AI context | D1 Engine extracts structured data directly into persistent Fact Memory |
| Cross-team collaboration | Duplicate literature work; no shared AI research context between sites | Shared team memory means any collaborator has immediate access to full study history |
| Literature coverage tracking | No record of what's been reviewed; coverage gaps go undetected | 40M+ papers indexed; Conversation Memory tracks what literature has been synthesized |
Construido Para
MemoryLake está diseñado para equipos de biotecnología, investigadores de ciencias de la vida y equipos de laboratorio que realizan experimentos de varias semanas o meses que requieren un contexto de investigación AI sostenido a través de sesiones, miembros del equipo y sitios colaboradores. Es particularmente valioso para equipos que realizan descubrimientos de fármacos o investigaciones sobre proteínas donde el volumen de datos experimentales es alto y la referencia cruzada de literatura es continua, colaboraciones multi-sitio donde el contexto de investigación necesita persistir a través de fronteras organizativas, y laboratorios que generan datos complejos de instrumentos que necesitan ser analizados y almacenados como memoria estructurada en lugar de vivir en archivos en bruto.
Prueba este caso de uso en tu propia cuenta
Un equipo de ensayos guarda en memoria el gráfico de barras de IC50 de cada placa y da por hecho que el asistente ya tiene los resultados. MemoryLake indexa una imagen como un resumen visual más el texto que puede leer en ella, y ese texto es lo que adjunta MemoryRouter. Las barras no están ahí. Con el valor impreso en cada barra, el resumen sigue nombrando dos de ocho. Guardando el CSV del lector junto al gráfico, se adjuntan las filas.
Lo que verás
- Dos placas del ensayo KA-7 (8 compuestos cada una) guardadas de tres formas, un proyecto y un boundary cada una: los gráficos tal como los guarda el laboratorio, los mismos gráficos con cada barra etiquetada, y los gráficos más el CSV exportado; el asistente es
router chat --boundary(gpt-4o-mini, temperature 0) search --types documentmuestra todo lo que el índice guarda de un gráfico: los gráficos simples conservaron 0 de 8 valores de IC50, los etiquetados 2 de 8 (el menor y el mayor); el texto leído en cada imagen era solo el título- Seis preguntas, 3 respuestas cada una, en 8 ejecuciones: los gráficos, 0 de 144 correctas (132 «no me lo dieron»); los etiquetados, 0 de 144 (47 erróneas: siete compuestos «por debajo de 40 nM» cuando son cuatro); gráficos más CSV, 121 de 144
- Una llamada de control (Claude copia lo que MemoryRouter adjuntó) distingue «no adjuntado» de «adjuntado y aun así mal»: los fallos restantes son un top tres que el modelo ordenó mal con los ocho valores delante. Incluye el subcomando
charty una interfaz web local
Necesitas: una clave de API de MemoryLake · la CLI memorylake · Python 3.9+
Ejecútalo
git clone https://github.com/memorylake-ai/memorylake-usecases.git cd memorylake-usecases/assay-chart-memory export MEMORYLAKE_API_KEY=sk-… python3 demo.py # or: python3 web/server.py
Míralo en marcha · grabaciones reales, sin editar
Casos de uso relacionados
Preguntas frecuentes
Nuestro laboratorio ya utiliza Cuadernos de Laboratorio Electrónicos. ¿Cómo se integra MemoryLake con eso?
Nuestro laboratorio ya utiliza Cuadernos de Laboratorio Electrónicos. ¿Cómo se integra MemoryLake con eso?
Los CUADERNOS son buenos para capturar registros experimentales estructurados, pero no le dan a su sesión de AI acceso al contexto adecuado en el momento adecuado, y no indexan la literatura junto a sus datos experimentales. MemoryLake conecta sus registros experimentales y los más de 40 millones de documentos en PubMed y bioRxiv, para que su AI pueda ayudarle a interpretar resultados en el contexto de la literatura actual sin salir de su flujo de trabajo para realizar búsquedas en bases de datos separadas.
¿Cómo maneja D1 Engine nuestros archivos de datos de instrumentos? Trabajamos con salidas complejas de Excel y PDFs de instrumentos.
¿Cómo maneja D1 Engine nuestros archivos de datos de instrumentos? Trabajamos con salidas complejas de Excel y PDFs de instrumentos.
D1 Engine es el Modelo de Lenguaje-Visión de MemoryLake diseñado específicamente para el análisis de documentos complejos. Lee datos estructurados y semi-estructurados de PDFs de laboratorio, archivos de Excel y salidas de instrumentos, extrayendo los resultados relevantes en Memoria de Hechos persistente con atribución de fuente. No necesita transcribir manualmente las salidas de instrumentos ni reformatear datos para hacerlos disponibles en su sesión de AI.
Trabajamos con equipos colaboradores en otras instituciones. ¿Pueden acceder a nuestra memoria compartida?
Trabajamos con equipos colaboradores en otras instituciones. ¿Pueden acceder a nuestra memoria compartida?
Sí. La memoria compartida del equipo de MemoryLake con control de acceso basado en roles admite la colaboración entre organizaciones. Puede definir qué espacios de memoria pueden acceder los colaboradores externos: resúmenes experimentales compartidos y síntesis de literatura, mientras mantiene los detalles de protocolo específicos de la institución o los resultados intermedios no publicados restringidos a su equipo. El acceso se aplica por rol, no por proximidad al laboratorio.