Esta página foi traduzida do inglês.
IA e machine learning
Construa uma plataforma de pesquisa científica
Kliv é um criador de apps com IA. Descreva sua plataforma de pesquisa científica, e ele constrói o banco de dados, os fluxos de trabalho, o acesso de colaboradores, as regras de validação e o agente baseado no acervo em torno do seu estudo.
Basta inserir sua ideia na caixa de texto e AI irá construí-la para você
O que é o Kliv?
Kliv não é um caderno de laboratório eletrônico nem um produto de dados fixo — é uma IA que constrói software para você.
Você descreve, em palavras simples, o aplicativo que seu estudo precisa, e o Kliv o constrói: o banco de dados, as telas, as regras de validação, o acesso de colaboradores, o acervo e os endpoints tipados. Você é o dono, roda nas suas próprias contas e muda depois só de pedir. Não é um modelo pronto.
Nesta página, esse aplicativo é uma plataforma de pesquisa científica orientada por IA. O Kliv constrói todo tipo de aplicativo web; esta página trata de dados de pesquisa, protocolos, instrumentos, colaboradores e respostas baseadas no acervo.
Por que um laboratório precisa de mais do que um drive compartilhado
Um laboratório de ecologia de água doce com muitas temporadas de campo pode ter um registro contínuo de dezenas de locais. O problema costuma estar em onde esse registro vive: pastas, diretórios antigos, nomes de arquivo inconsistentes e detalhes de protocolo guardados na cabeça das pessoas.
O Kliv constrói uma plataforma moldada pelo desenho do estudo. Locais, campanhas, amostras, instrumentos, versões de protocolo e colaboradores viram registros com regras. O acervo passa a ser pesquisável, e o laboratório deixa de depender de quem lembra qual pasta importa.
Os registros de um estudo
Os registros que um grupo de pesquisa de campo mantém, e o que cada um garante.
Locais e campanhas
Cada represa é um local com coordenadas e histórico; cada temporada é uma campanha com um plano. Cada medição aponta para os dois, então “Represa Billings, agosto, todos os anos” é uma consulta.
Amostras e medições
Cada leitura carrega seu local, instrumento, versão de protocolo e registrador. As unidades são conferidas na entrada, então valores impossíveis são rejeitados antes de chegar à análise.
A prateleira de protocolos
POPs, artigos de método e atas de reunião têm versões. Uma série de 2019 fica vinculada ao protocolo vigente em 2019, e o agente responde a partir dessa prateleira.
Instrumentos e calibração
Cada sonda tem um registro de calibração. Uma leitura registrada com um instrumento vencido é sinalizada assim que chega.
Funções e colaboradores
Pesquisadores principais, pós-doutorandos, técnicos de campo e universidades parceiras fazem login com acessos diferentes. Campanhas não publicadas ficam visíveis só para a equipe do projeto.
O que o Kliv acrescenta à bancada
Não é um software de análise. É o sistema de registro em torno da análise que você já roda.
Um agente que leu o acervo
Uma pergunta como “Qual fixador a série de zooplâncton de 2019 usou?” pode trazer a resposta e o trecho do POP em que ela se baseou, a partir da versão vigente naquela temporada.
Busca que sobrevive à rotatividade da equipe
A busca semântica sobre o próprio acervo do laboratório pode encontrar a anotação de campo certa mesmo quando o nome do arquivo não ajuda.
Um endpoint tipado para pipelines
Registradores de dados e o pipeline em R podem enviar resultados para uma função tipada no servidor. Um lote malformado é rejeitado com um motivo.
Linhas que respeitam embargos
O login de uma universidade parceira vê a campanha compartilhada e nada além dela. A restrição vale linha por linha, não depende de quem tem o link.
Painéis para operação e financiamento
A completude das campanhas, o tempo parado dos instrumentos e as amostras por local e temporada vêm das mesmas linhas usadas pela ciência, com números rastreáveis até os registros.
Um exemplo: o laboratório de ecologia de água doce da Dra. Marina
Veja como um laboratório poderia usar uma plataforma de pesquisa construída com o Kliv. É só um exemplo — você descreveria o desenho do seu próprio estudo, registros, funções e regras de validação.
A estrutura do estudo vira o banco de dados
A Dra. Marina descreve 40 represas, campanhas de campo anuais, amostras, instrumentos, versões de protocolo e funções de colaboradores. O Kliv constrói o aplicativo em torno desses registros.
Os dados de campo são conferidos assim que chegam
Uma medição carrega seu local, instrumento, versão de protocolo, unidade e registrador. Se o valor é impossível ou a calibração do instrumento está vencida, o aplicativo sinaliza na hora.
O acervo responde às perguntas de protocolo
Um novo aluno pergunta qual fixador foi usado na série de zooplâncton de 2019. O agente responde a partir da versão do POP vinculada àquela temporada e cita o trecho.
Colaboradores veem só o trabalho compartilhado
Uma universidade parceira faz login e vê as campanhas compartilhadas com ela. Campanhas não publicadas de outro projeto não aparecem.
A análise fica onde deve estar
O laboratório mantém R e Python no lugar. O pipeline envia resultados para um endpoint tipado, e a proveniência liga os números derivados de volta às amostras.
O registro do financiamento sobrevive à rotatividade
Quando um aluno se forma, as amostras, os registros de calibração, o histórico de protocolos e o acervo permanecem em um banco de dados controlado pelo laboratório.
Descreva a plataforma de estudo que você precisa
O Kliv constrói a partir da sua descrição, então inclua os registros, as regras de validação, as funções, os documentos do acervo e os pipelines externos que você precisa. Aqui estão três exemplos:
Laboratório de ecologia de campo
Locais, campanhas, medições marcadas por protocolo.
“Construa uma plataforma de dados de pesquisa para nosso laboratório de ecologia de água doce. Acompanhe 40 represas, campanhas de campo, amostras, medições, instrumentos, datas de calibração, versões de protocolo e documentos de POP. Permita que colaboradores façam login com acesso baseado em função e que nosso pipeline em R envie resultados validados para um endpoint tipado.”
Acervo de testes de materiais
Corpos de prova, bancadas, métodos e procedimentos.
“Construa uma plataforma para nosso laboratório de materiais. Acompanhe corpos de prova, resultados de ensaios de tração por bancada, registros de calibração, versões de método, anotações do operador e um agente que responda a partir dos nossos procedimentos carregados e cite o documento de origem.”
Rastreador de estudo de coorte
Participantes, visitas, locais e versões de instrumento.
“Construa uma plataforma de estudo longitudinal. Acompanhe participantes, visitas, pontuações de questionário por versão de instrumento, entrada de dados por local, acesso baseado em função para cada centro de pesquisa e tabelas exportáveis para nosso pipeline de estatística.”
Do drive compartilhado ao sistema de registro
O acervo passa a ser pesquisável. Carregue POPs, artigos de método e atas de laboratório na base de conhecimento. O agente responde com o trecho em que se baseou, e cada troca fica registrada para auditoria.
Os dados não ficam trancados. As medições são linhas em um banco de dados controlado pelo laboratório, as tabelas podem ser baixadas quando necessário, e o código-fonte do aplicativo é sincronizado com um repositório que o laboratório possui.
O código de análise fica onde está. O Kliv não roda sua estatística. R, Python e outras ferramentas de análise continuam no lugar; o Kliv constrói o sistema de registro em torno delas.
Um agente baseado em um corpus privado é um padrão que vai muito além de um laboratório — a visão geral de apps com IA reúne o que mais ele pode carregar.
Perguntas frequentes
O que exatamente é o Kliv?
O Kliv é um criador de apps com IA. Você descreve a plataforma de pesquisa que precisa, e o Kliv constrói o banco de dados, as telas, as regras de acesso, a validação, o acervo e o agente em torno dela.
Eu recebo um aplicativo de verdade, ou um modelo pronto?
Um aplicativo de verdade. Ele é construído em torno dos locais, amostras, protocolos, funções e pipelines do seu estudo, não um layout genérico de caderno de laboratório.
Posso mudar depois de construído?
Sim. Você pode adicionar campos, mudar regras de validação, adicionar colaboradores, revisar painéis ou adicionar um novo endpoint só de pedir.
O agente inventa respostas?
Ele responde a partir da prateleira de protocolos e das linhas que quem pergunta pode ler, citando o trecho que usou. Se o acervo não tiver a resposta, ele deve dizer isso.
Colaboradores de outra universidade podem participar?
Sim. Eles fazem login com suas próprias contas e veem as campanhas que você compartilha com eles. A restrição vale para as linhas, não para os links.
De quem são os dados quando o financiamento termina?
Do laboratório. As medições estão no seu banco de dados, os downloads são seus, e o código-fonte do aplicativo vive no seu próprio repositório Git.
O Kliv roda nossa estatística?
Não. Seu código de análise continua em R, Python ou onde estiver hoje. O Kliv recebe saídas por endpoints tipados e mantém a proveniência ligada às amostras.
Podemos rejeitar dados ruins antes que eles cheguem?
Sim. Funções tipadas no servidor podem validar lotes recebidos e rejeitar linhas malformadas com motivos antes que cheguem às tabelas.
Os painéis podem usar os mesmos registros que os dados de pesquisa?
Sim. Os painéis de completude, tempo parado e cobertura de amostragem leem das mesmas linhas que os registros de pesquisa.
Posso sair do Kliv depois?
Sim. O código sincroniza com seu próprio repositório Git, e seus dados podem ser exportados do banco de dados que você controla.
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