バイオテクノロジーチームに実験の文脈を持つAIを提供
バイオテクノロジーの研究チームは、数ヶ月にわたる実験を行い、複雑なデータファイルを生成し、文献を継続的に参照しますが、彼らを支援するAIツールはセッション間で何も記憶しません。実験の理由、プロトコルの決定、中間結果、文献のカバレッジ：新しいセッションが開始されるたびに、すべてがゼロから再構築されます。MemoryLakeは、PubMed、arXiv、bioRxivからの4,000万件以上のインデックス付き論文に支えられた、バイオテクノロジーおよびライフサイエンスチームに永続的な共有AI記憶を提供し、PDFやExcel出力を含む複雑なラボデータファイルのためのD1エンジンサポートを提供します。
記憶の問題
あるラボチームは、タンパク質特性評価研究を6週間進めています。リード科学者は、アッセイ結果の解釈、文献のクロスリファレンス、プロトコルの更新をドラフトするためにAIを使用しますが、毎回のセッションでは実験の要約を再アップロードし、仮説を再説明し、文献レビューがすでにカバーした内容を再確認する必要があります。他のサイトの協力チームが作業を引き継ぐと、共有されたAIコンテキストレイヤーはありません。彼らはすでに行われた文献作業を再度行い、最初のチームが数週間前に記録した中間結果を見逃します。
MemoryLakeの異なる点
4,000万件以上のライフサイエンス論文がインデックスされ、利用可能
MemoryLakeには、PubMed、arXiv、bioRxivへの組み込みアクセスが含まれており、手動インポートなしで、すべてのAIセッションで4,000万件以上の論文が利用可能です。AIワークフローを離れることなく、実験結果を現在の文献とクロスリファレンスできます。
D1エンジンがラボデータファイルを直接解析
D1ビジョン・ランゲージモデルは、複雑なPDFラボレポート、Excelアッセイ出力、機器データファイルを処理します。構造化された結果は抽出され、永続的なファクト記憶として保存されます — 機器出力を文書に手動で転記する必要はありません。
持続するチーム間の研究コンテキスト
役割ベースのアクセス制御を持つ共有チーム記憶により、すべてのラボメンバーと協力チームが同じ実験履歴、プロトコルの決定、文献の統合にアクセスできます — どのAIモデルを使用しているか、どこにいるかに関係なく。
永続無料 · クレジットカード不要
仕組み
- 接続 — MCPまたはREST APIを介してAIツールをリンクします。MemoryLakeの組み込みPubMed、arXiv、bioRxivアクセスはすぐに利用可能です。ラボ文書とデータファイルの統合のためにDropboxまたはGoogle Workspaceを接続します。
- 構造化 — 実験プロトコルと設計の決定は、バージョン管理と競合検出を伴ってファクト記憶に入ります。文献統合セッションは会話記憶に入ります。D1エンジンによって抽出されたアッセイ結果と機器データは、ソースの帰属を伴って構造化されたファクト記憶に入ります。
- 再利用 — どのチームメンバーでも — どのサイトで、どのAIモデルを使用していても — 新しいセッションを開くと、完全な実験履歴、現在の文献カバレッジ、以前の結果が得られます。再説明も、以前の要約の再アップロードも不要です。
ビフォー＆アフター
| 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 |
対象
MemoryLakeは、バイオテクノロジーチーム、ライフサイエンス研究者、数週間または数ヶ月の実験を行うラボチームのために構築されています。これらの実験は、セッション、チームメンバー、協力サイト間で持続的なAI研究コンテキストを必要とします。特に、実験データのボリュームが高く、文献のクロスリファレンスが継続的である薬剤発見やタンパク質研究を行うチーム、組織の境界を越えて研究コンテキストが持続する必要があるマルチサイトのコラボレーション、構造化記憶として解析され保存される必要がある複雑な機器データを生成するラボにとって価値があります。
このユースケースを自分のアカウントで試す
アッセイチームはプレートランごとの IC50 棒グラフをメモリに保存し、これでアシスタントが結果を持っていると考えています。MemoryLake は画像を、視覚的な要約と画像から読み取れたテキストとして索引化し、MemoryRouter が添付するのはそのテキストです。棒の値は含まれていません。全ての棒に値を印字しても、要約が挙げるのは 8 個中 2 個。プレートリーダーの CSV をグラフと一緒に保存すれば、行がそのまま添付されます。
見られるもの
- KA-7 の 2 回のプレートラン（各 8 化合物）を 3 通りに保存し、それぞれ 1 プロジェクト・1 boundary：ラボの現状どおりグラフのみ、全ての棒に値を印字した同じグラフ、グラフと CSV エクスポート。ラボアシスタントは
router chat --boundary（gpt-4o-mini、temperature 0） search --types documentで索引がグラフについて保持する全内容を表示：通常のグラフは IC50 値 8 個中 0 個、値付きのグラフは 8 個中 2 個（最小と最大）。画像から読み取られたテキストは毎回タイトルだけでした- 6 つの質問に各 3 回回答、8 回の実行で：グラフのみは 144 件中 0 件正解（132 件は「数値がない」）、値付きグラフは 0 件（47 件が誤答 — 「40 nM 未満」に 7 化合物を挙げたが実際は 4 つ）、グラフ＋CSV は 121 件
- チェッカー呼び出し（MemoryRouter が添付した内容を Claude がそのまま書き出す）で「添付されていない」と「添付されたのに誤答」を区別：残る誤答は、8 個の値が全て目の前にある状態でモデルが上位 3 つを並べ間違えたものです。
chartサブコマンドとローカル Web UI 付き
必要なもの: MemoryLake の API キー · memorylake CLI · Python 3.9 以上
実行する
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
動作を見る · 実際の録画、未編集
関連するユースケース
よくある質問
私たちのラボはすでに電子ラボノートを使用しています。MemoryLakeはそれとどのように連携しますか？
私たちのラボはすでに電子ラボノートを使用しています。MemoryLakeはそれとどのように連携しますか？
ELNは構造化された実験記録をキャプチャするのに優れていますが、AIセッションに適切なコンテキストを適切なタイミングで提供せず、実験データとともに文献をインデックス化しません。MemoryLakeは、実験記録とPubMedおよびbioRxivの4,000万件以上の論文を橋渡しし、AIが現在の文献の文脈で結果を解釈するのを助けます。ワークフローを離れることなく、別のデータベース検索を実行する必要はありません。
D1エンジンは私たちの機器データファイルをどのように処理しますか？複雑なExcel出力や機器PDFを扱っています。
D1エンジンは私たちの機器データファイルをどのように処理しますか？複雑なExcel出力や機器PDFを扱っています。
D1エンジンは、複雑な文書解析のために特別に設計されたMemoryLakeのビジョン・ランゲージモデルです。ラボPDF、Excelファイル、機器出力から構造化されたデータと半構造化データを読み取り、関連する結果を永続的なファクト記憶に抽出します。機器出力を手動で転記したり、データを再フォーマットしてAIセッションで利用できるようにする必要はありません。
他の機関の協力チームと連携しています。彼らは私たちの共有記憶にアクセスできますか？
他の機関の協力チームと連携しています。彼らは私たちの共有記憶にアクセスできますか？
はい。MemoryLakeの役割ベースのアクセス制御を持つ共有チーム記憶は、組織間のコラボレーションをサポートします。外部の協力者がアクセスできる記憶の名前空間を定義できます — 共有された実験要約や文献の統合 — 一方で、機関特有のプロトコルの詳細や未発表の中間結果はチームに制限されます。アクセスは役割によって強制され、ラボへの近接性によってではありません。