라브릭
Labric
실험 기기 데이터를 자동 수집·구조화하여 AI 분석과 실험 워크플로우를 자동화하는 연구용 데이터 플랫폼
유료desktopapiLLM 기반
웹사이트 방문하기labric.co
데이터로봇와(과) 비교하기라브릭 대안 모아보기소개
Labric는 연구실 기기, 스프레드시트 및 별도의 데이터베이스에 흩어진 데이터를 연결하여 과학 분야의 AI 활용을 지원하는 데이터 인프라 구축 도구입니다. 핵심 기능인 'Jobs' 인프라와 API를 통해 데이터 수집 시 워크플로우를 자동 트리거하며, 모든 데이터를 실험실 맞춤형 데이터베이스로 자동 정리하여 실험 간 분석을 간소화합니다. SOC 2 Type II 인증을 진행 중인 기업용 보안 수준을 제공합니다.
활용 워크플로우
입력
실험실 분석 기기 원천 데이터 (LC-MS, qPCR, Plate Reader 등)연구팀 공유 스프레드시트 (Excel, CSV, Google Sheets)기존 LIMS(실험실 정보 관리 시스템) 및 ELN(전자 연구 노트) 데이터클라우드 스토리지 및 로컬 파일 서버의 비정형 연구 문서
라브릭
바이오텍 연구원 전용 Desktop App을 통한 실시간 기기 데이터 감지 및 업로드실험 유형별 맞춤형 파서를 활용한 메타데이터 추출 및 데이터 정규화이벤트 기반 Jobs 인프라를 통한 데이터 수집 즉시 분석 워크플로우 트리거AI 에이전트의 데이터 컨텍스트 이해 및 자동 구조화(Lab-specific DB 매핑)
출력
AI 모델 학습 및 분석에 즉시 활용 가능한(AI-Ready) 중앙 데이터베이스실험 데이터 기반의 자동 생성 시각화 대시보드 및 통찰 리포트연구 협업을 위한 동기화된 데이터 웨어하우스 엔드포인트외부 도구 연동 및 대규모 분석을 위한 고성능 API
AI 에이전트 질의응답
자연어 질문을 통해 복잡한 실험 데이터에서 특정 패턴을 찾거나 통계 분석 결과를 즉시 도출
이벤트 기반 자동화(Jobs)
신규 데이터 업로드 시 외부 분석 스크립트 실행이나 슬랙(Slack) 알림 등 후속 작업을 자동화
데이터 백업 및 보존
SOC 2 Type II 보안 규격에 맞춘 실험 데이터의 영구적 백업 및 버전 관리
핵심 차별점: 연구실 기기의 파편화된 원천 데이터를 AI가 즉시 처리할 수 있는 구조화된 '과학 전용 데이터 계층'으로 자동 변환하는 인프라
주요 기능
- 실험 기기에서 중앙 시스템으로 데이터 자동 스트리밍
- Notion·Excel·Google Sheets·Drive 등 기존 도구와 통합
- 실험 데이터 통합 검색 및 분석 웹 플랫폼
- AI 기반 실험 보고서 자동 생성 및 파라미터 시각화
- 과거 실험 결과에서 인사이트를 추출하는 AI 랩 어시스턴트
장점 & 단점
웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다
장점
- 실험실 PC에 설치하는 Sync 에이전트가 로컬 데이터를 실시간 감지하여 수동 업로드 없이도 클라우드로 넘겨주므로 데이터 누락과 휴먼 에러를 획기적으로 줄여줍니다. 특히 수집된 데이터를 단순히 저장하는 데 그치지 않고, 연구실 전용 SQL 데이터베이스 형식으로 자동 구조화해 주기 때문에 복잡한 데이터 정제 과정 없이도 즉시 분석이나 AI 학습에 활용할 수 있습니다. 또한 Python SDK를 지원하는 'Jobs' 인프라 덕분에 데이터 수집 직후 자동 분석 파이프라인을 구축하기가 매우 용이하며, 기존에 사용하던 LIMS나 ELN을 교체하지 않고도 도입할 수 있는 유연한 아키텍처가 큰 장점으로 꼽힙니다.
- 주요 제조업체의 실험실 장비에 직접 연결되어 원활한 데이터 통합 가능
- 원시 출력 파일을 자동으로 구문 분석하고 구조화된 데이터를 추출
- 수십 가지 파일 형식을 기본적으로 지원하는 강력한 호환성
- 수동 내보내기나 복사-붙여넣기 워크플로우 제거로 효율성 증대
- AI 기반 분석 및 실시간 협업 기능을 제공하여 연구 속도 향상
단점
- 설립된 지 얼마 되지 않은 신생 도구(YC X25 배치)인 만큼, TetraScience와 같은 기성 솔루션에 비해 지원하는 실험 기기별 전용 파서(Parser)의 종류가 상대적으로 적을 수 있어 특수 장비 사용 시 별도의 커스텀 설정이 필요할 수 있습니다. 데이터의 가치를 제대로 활용하려면 초기 도입 단계에서 연구실에 맞는 정교한 데이터 스키마 설계 역량이 요구되며, 이는 데이터 관리에 익숙하지 않은 연구팀에게 진입장벽이 될 수 있습니다. 또한 클라우드 기반 인프라이므로 보안 규정이 매우 엄격하여 폐쇄망을 유지해야 하는 환경에서는 도입 제약이 따를 가능성이 있습니다.
가격 정보
유료시작 가격: 별도 문의(Pilot 프로그램 운영)
연구 과학자를 위한 데이터 관리 플랫폼으로, 학술 기관 및 연구실을 위한 맞춤형 할인 가격을 제공합니다. 고정된 가격 대신 연구팀의 예산과 데이터 규모에 맞춰 유연하게 가격을 책정하며, 별도 문의를 통해 견적을 확인해야 합니다. 엔터프라이즈 플랜은 고급 보안 기능과 전담 지원 서비스를 포함합니다.
정보 확인일:
활용 사례
- 재료과학 연구소의 실험 데이터 자동 수집 및 중앙화
- 분산된 실험 기록을 단일 플랫폼에서 검색·분석
- AI 기반 실험 보고서 자동 생성으로 연구자 시간 절감
- 파라미터 관계 시각화를 통한 실험 결과 패턴 발견
- 레거시 실험실 도구와 최신 AI 분석 환경의 연결
대상 사용자
재료과학 연구소생명과학 연구팀AI 기반 과학 스타트업
태그
문서 작성데이터 분석연구
검증 근거
회사·가격·기능 정보는 아래 원문과 최근 검증 기록을 기준으로 표시합니다. 서로 다른 출처가 충돌하면 공식 원문과 최신 검증값을 우선합니다.
최근 검증 2026. 08. 30.검증 출처 1개
최근 소식
확인된 변경 내역
사용자 리뷰
리뷰를 불러오는 중...
대안 도구
이 도구 대신 사용할 수 있는 대안
