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ラボ自動化

ラボ自動化は、実験計画、実行の調整、測定データの収集を結び付け、追跡可能なワークフローを構築します。

8 件のリソース

Benchling MCP (longevity-genie) は、API認証情報を使用してAIクライアントをBenchlingのノートブック項目、生物学的配列、プロジェクト、エンティティ検索に接続するPython製MCPサーバーです。

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ラボ自動化 · 科学データ

Phoenics

オープンソース

Phoenicsはベイズ最適化とベイズカーネル密度推定を組み合わせ、実験または計算のパラメータを提案します。逐次、バッチ、多目的のワークフローに対応しています。

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ラボ自動化 · プロセス最適化

Gryffin

オープンソース

Gryffin は、カテゴリ型および連続値とカテゴリ値の混合実験設計空間を対象とする Python ベイズ最適化フレームワークで、バッチ推奨と物理化学記述子に対応しています。

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ラボ自動化 · プロセス最適化

Olympus

オープンソース

Olympus は、ノイズを含む最適化と実験計画のベンチマークに用いる Python フレームワークです。混合パラメータ領域、実験ベンチマーク、解析的テスト関数、および共通のプランナーインターフェースを備えています。

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ラボ自動化 · プロセス最適化

BoFire

オープンソース

BoFire は、混合変数、制約、分子表現、反復的な候補選択に対応する、実験計画とベイズ最適化のための Python フレームワークです。

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ラボ自動化 · プロセス最適化

Summit

オープンソース

Summitは、化学反応の最適化に用いるPythonツールキットです。最適化戦略、シミュレーションによる反応ベンチマーク、実験条件を評価するための閉ループワークフローを組み合わせています。

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ラボ自動化 · プロセス最適化

BayBE

オープンソース

BayBE は、定義済みの探索空間、目的、測定結果に基づいてパラメーター設定を推奨する、ベイズ実験計画用の Python ツールボックスです。化学分野を考慮したワークフローや多目的ワークフローにも対応します。

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ラボ自動化 · プロセス最適化

Coscientist

エージェント

Coscientist は、大規模言語モデルを用いた化学研究向けに、簡単な実装と関連する研究データを提供し、合成計画、ライブラリー選択、複数回の実行、最適化を扱います。

文献・研究 · ラボ自動化