Emerald Cloud Lab
Интеграции
- Vertex AI
- SiLA 2
- AnIML
- RESTful API
- Стандартные коннекторы LIMS/ELN
Детали цены
- Стоимость включает фиксированную подписку на платформу и переменные расходы, зависящие от часов работы оборудования, вычислительных циклов и использования расходных материалов.
Возможности
- Разработка протоколов с поддержкой ИИ через Constellation AI
- Symbolic Lab Language (SLL) с более чем 500 функциональными примитивами
- Графовое озеро данных для хранения контекстных метаданных
- Поддержка байесовской оптимизации с замкнутым циклом через API ECL
- Мультимодальный парк оборудования (более 200 типов устройств)
- Совместимость с обменом данными по стандартам SiLA 2 и AnIML
Описание
Emerald Cloud Lab: абстракция SLL и обзор Constellation AI
Emerald Cloud Lab (ECL) функционирует как комплексная удалённая лабораторная среда, где научные рабочие процессы оцифровываются через проприетарный слой абстракции. К 2026 году платформа эволюционировала от простого удалённого исполнения к полностью интегрированной экосистеме исследований с поддержкой ИИ, основными движущими силами которой являются интерфейс Constellation AI и Symbolic Lab Language (SLL) 📑.
SLL: функциональное программирование для наук о жизни
Ядро ECL — Symbolic Lab Language (SLL), представляющая все лабораторные операции в виде вычислимых объектов. Это гарантирует, что каждый эксперимент определяется полной воспроизводимой цифровой записью 📑.
- Абстракция протоколов: SLL абстрагирует более 200 типов оборудования в единую плоскость управления командами, позволяя разрабатывать сложные многоэтапные эксперименты без ручного вмешательства 📑.
- Constellation AI: Встроенный генеративный интерфейс, преобразующий научные намерения на естественном языке в валидный код SLL. Система использует продвинутые модели рассуждений (класса GPT-5/o1) для обеспечения синтаксической и научной корректности протоколов 📑.
- Байесовская оптимизация с замкнутым циклом: Платформа поддерживает корректировку параметров в реальном времени через API, позволяя внешним моделям машинного обучения управлять итеративными экспериментами на основе потоковых данных 📑.
⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍
Инфраструктура и оркестрация оборудования
ECL управляет централизованным парком оборудования через сложный механизм оркестрации, решающий задачи конкуренции за ресурсы и планирования асинхронного исполнения протоколов 🧠.
- Центр обработки данных ECL: Специализированное графовое озеро данных, хранящее результаты экспериментов вместе с полным контекстом окружения (например, температура, влажность, версии прошивок оборудования) 📑.
- Стандартизированная совместимость: Архитектура поддерживает совместимость со стандартами SiLA 2 и AnIML для обеспечения беспрепятственного обмена данными между облаком ECL и локальными системами LIMS/ELN 📑.
- Суверенитет интеллектуальной собственности: Данные обрабатываются в изолированных средах исполнения; однако конкретные протоколы аппаратного разделения остаются проприетарными 🌑.
Рекомендации по оценке
Техническим экспертам следует проводить нагрузочные тесты компилятора Constellation AI для проверки точности генерации SLL в нестандартных многоэтапных биологических анализах. Критически важно оценить задержку API замкнутого цикла для экспериментов, требующих принятия решений с интервалом менее минуты. Организациям также рекомендуется проверить долгосрочную совместимость архивации графовых метаданных с существующими озёрами данных 📑.
История обновлений
Релиз «Генеративных протоколов». Дизайн экспериментов на базе ИИ, позволяющий генерировать код SLL из естественного языка.
Официальный запуск узла CMU Cloud Lab. Интеграция систем автономного управления лабораторией (ALMS) для академических исследований.
Полная интеграция возможностей проточной цитометрии. Усовершенствованная панель аналитики данных и доступ к API для интеграции стороннего ПО.
Представлен новый модуль для экспериментов по редактированию генов CRISPR. Улучшены инструменты удаленного сотрудничества для распределенных команд.
Интеграция автоматизированных систем дозирования жидкостей. Улучшенный анализ изображений с алгоритмами ML для подсчета клеток и анализа морфологии.
Масштабное обновление платформы. Базовая функциональность для удаленного управления оборудованием для культивирования клеток (инкубаторы, микроскопы). Расширена библиотека протоколов.
Полная коммерческая доступность. Поддержка более 100 типов научного оборудования, включая ЯМР, ВЭЖХ и планшетные ридеры.
Бета-запуск первой в мире облачной лаборатории для медико-биологических исследований. Внедрение Symbolic Lab Language (SLL) для удаленного кодирования протоколов.
Плюсы и минусы инструмента
Плюсы
- Удаленный контроль
- Автоматический сбор данных
- Воспроизводимость результатов
- Оптимизированные процессы
- Ускорение исследований
Минусы
- Требуется интернет
- Сложная настройка
- Риски безопасности
