In der Hypothesis beta indexierte Forschungsarbeiten (NeurIPS & ICML 2025)
AI-Modelle mit Leitplanken und Zugriffsrechten verfügbar
GPU auf Abruf, ohne Einrichtung
in der 30-Kriterien-Bewertung von Constructor im Vergleich zu jeder Alternative
Constructor Research ist ein Ort, um Wissenschaft zu betreiben: einsatzbereite Compute- und HPC-Ressourcen, sicherer Speicher, reproduzierbare Umgebungen und Zusammenarbeit für Forschungsteams, in Hochschulen und Industrie. Darüber liegt eine auf Wissenschaft fokussierte AI, sodass du die Literatur nach Idee und Methode durchsuchen, evidenzbasierte Hypothesen bilden und zu Experimenten übergehen kannst, ohne die Tools zu wechseln. Und weil Research Teil der Constructor-Plattform ist, teilt es Konten und Daten mit Learn, Assess, Groups und dem Rest deines Stacks. Eine Lösung, ein Kontext, jedes Szenario.
Alles, was ein Forschungsteam braucht, um zu rechnen, zusammenzuarbeiten und aus der Fachliteratur Schlussfolgerungen zu ziehen, ohne Tools zusammenzustückeln
Sparen Sie Zeit mit einsatzbereiten Vorlagen und anpassbaren Arbeitsabläufen für schnellere Experimente.
Sparen Sie Zeit mit einsatzbereiten Vorlagen und anpassbaren Arbeitsabläufen für schnellere Experimente.
Machen Sie Experimente reproduzierbar, indem Sie den Zugang teilen und die Konsistenz über die Mitarbeiter hinweg sicherstellen.
Teilen Sie Daten, Algorithmen und Ergebnisse einfach mit Ihrem Team und externen Partnern für sofortiges Feedback und Fortschritt.
Teilen Sie Daten, Algorithmen und Ergebnisse einfach mit Ihrem Team und externen Partnern für sofortiges Feedback und Fortschritt.
Organisieren und greifen Sie sicher an einem Ort auf alle Ihre Forschungsdaten zu.
Optimieren Sie Ihre Ressourcen, einschließlich Server und HPC, um das Beste aus Ihrer Infrastruktur herauszuholen.
Optimieren Sie Ihre Ressourcen, einschließlich Server und HPC, um das Beste aus Ihrer Infrastruktur herauszuholen.
Halten Sie Ihre Forschungsdaten sicher mit robusten Zugangskontrollen und Verschlüsselung, um sensible Informationen zu schützen.
Von einer Frage bis zu einem belastbaren Ergebnis, auf einer Plattform
Compute, HPC und GPU in der Cloud einsatzbereit, keine manuelle Server- oder Softwareeinrichtung.
Verbinde Datensätze, Code und Referenzbibliotheken. Indexiere deine eigenen Publikationen neben dem integrierten Korpus.
Durchsuche die Literatur nach Methode und Aussage mit Hypothesis, dann entwirf evidenzbasierte Hypothesen.
Nutze Vorlagen und Workflows auf skalierbarer Recheninfrastruktur, mit einem wissenschaftsorientierten AI-Assistenten zur Unterstützung.
Teile Zugriff, Ergebnisse und angeheftete Umgebungen, damit Teammitglieder dasselbe Resultat reproduzieren.
Erhalte Validierungspläne, verfolge Versionen, und exportiere rückverfolgbare Artefakte zur Prüfung und Veröffentlichung.
Jetzt verfügbar
2026
2026 und darüber hinaus
Notebook-Tools und nationale HPC-Portale verschaffen Forschenden Zugang. Constructor Research ergänzt wissenschaftsorientierte AI, HPC und Multi-Cloud-Orchestrierung sowie bereitstellbare Forschungs-Apps, mit einer geringeren Hürde bei den erforderlichen Fähigkeiten und geringeren Gesamtkosten.
| Vorher | Mit Constructor Research |
|---|---|
| Server-Management Bash / ssh Setup mit der IT | Server-Management Sofort einsatzbereit in der Cloud |
| Rechenressourcen HPC und GPUs manuell verwalten | Rechenressourcen On-Demand, ohne Einrichtung |
| Umgebungsverwaltung Manuelle Softwareinstallation und -versionierung | Umgebungsverwaltung Vorkonfiguriert und automatisch |
| Zusammenarbeit im Team Komplexe manuelle Integration | Zusammenarbeit im Team Vorintegriert und einsatzbereit |
| Literatur und Hypothesen Stichwortsuche in verstreuten PDFs | Literatur und Hypothesen Semantische Suche und ein Wissensgraph (Hypothesis) |
| Funktion | Constructor Research | Google Colab | JupyterHub | Posit Workbench |
|---|---|---|---|---|
| AI-Forschungsassistent | ✓Forschungsassistent, 2026 | TeilweiseCode-Vervollständigung | — | TeilweisePositron Assistant / Copilot |
| Literaturrecherche & Wissensgraph | ✓Constructor Hypothesis | — | — | — |
| MCP / Agent-Tool-Integration | ✓2026 | — | — | — |
| Agentenbasierte Workflows für wissenschaftliche Experimente | Kommt 2026 | — | — | — |
| Rechenleistung & Infrastruktur | ||||
| On-Demand-Cloud mit GPU | ✓ | ✓ | Selbstgehostet | Selbstgehostet |
| HPC / Orchestrierung externer Hardware | ✓ | Verwaltete VMs | Über SSHSpawner | ✓Slurm / K8s Launcher |
| Multi-Cloud-Orchestrierung | ✓ | — | — | — |
| Zusammenarbeit & Apps | ||||
| Kollaborative Forschungsumgebung | ✓Hypothesis-Projekt, 2026 | ✓IAM-Rollen | Gemeinsam genutztes Volume | ✓Projekt-ACLs |
| Bereitstellbare Forschungs-Apps mit mehreren Services | ✓ | — | Hub-Services | Über Posit Connect |
| Container-Build & Image-Registry | ✓ | — | Keine Registry | Docker-Images |
| Plattform & Bereitstellung | ||||
| Teil einer vollständigen Plattform | ✓Rechenleistung, AI, Zusammenarbeit, Lernen & Assessment | — | — | — |
| Bereitstellungsoptionen | Cloud, Private Cloud, On-Prem, lokale Indizierung für IP-sensible Arbeiten | Nur Cloud | Selbstgehostet | Selbstgehostet |
Sieh ausgehend von einer einzigen Frage über ein ganzes Fachgebiet hinweg. Hypothesis verwandelt Publikationen, Code, Datensätze, und Ergebnisse in einen navigierbaren Wissensgraphen aus Thesen, Methoden, und Evidenz, sodass du von einer Frage zu den relevantesten Arbeiten, den verborgenen Verbindungen, und den ungelösten Lücken gelangst, in einem einzigen Ablauf.
Bring deine eigenen Publikationen
Indiziere deine Bibliothek in denselben Graphen, den auch der integrierte Korpus verwendet, und sieh Verbindungen zwischen beiden.
Schliesse Wissenslücken
Decke offene Fragen, schwache Evidenz und Widersprüche auf, um neue Hypothesen zu begründen.
Validiere Ideen und erhalte Pläne
Unterzieh eine Hypothese einem Stresstest und erhalte einen Validierungsplan mit Datensätzen, Baselines und Metriken.
Funktioniert in deinen Agenten
Greife aus MCP-kompatiblen Tools wie Claude, Cursor, und ChatGPT auf indizierte Sammlungen zu.
"Das wertvollste Signal in der Wissenschaft ist ein leiser Widerspruch zwischen zwei Ergebnissen, die beide belastbar sind. Hypothesis findet solche Widersprüche, ordnet sie konkreten Aussagen und Publikationen zu und schlägt vor, was beide erklären könnte."
Prof. Dr. Andrey Ustyuzhanin
Constructor University
Von Forschenden, für Forschende, disziplinübergreifend und in der akademischen Welt und in der Industrie.
Physikerinnen und Physiker, Biochemie- und Biomaterialingenieurinnen und -ingenieure, Nanotechnologie- und Polymerwissenschaftlerinnen und -wissenschaftler, die Hochleistungsrechnen und maschinelle Intelligenz auf gemeinsam genutzten Datensätzen einsetzen.
Biologinnen und Biologen, Genetik- und Mikrobiologieingenieurinnen und -ingenieure sowie Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler in Biotechnologie und Bioinformatik, die reproduzierbare Pipelines und einen sicheren Umgang mit Daten benötigen.
Informatikerinnen und Informatiker, Datenanalystinnen und -analysten, und AI-, Robotik- und Cybersecurity-Ingenieurinnen und -ingenieure, die Rechenleistung, MCP, und agent workflows ohne Infrastruktur-Overhead wollen.
PIs, die Fragestellungen formulieren und vertretbare Methoden auswählen, und Labor- oder R&D-Leitende, die eine Portfolioansicht von Themen, Wetten, und Risiken über Teams hinweg benötigen.
Nachwuchsforschende, die sich rasch in ein Thema einarbeiten, und Informationsspezialistinnen und -spezialisten, die Quellen, Provenienz, und die Kennzeichnung zurückgezogener Publikationen standardisieren.
Unternehmens-F&E-Gruppen, die eine IP-sichere Bereitstellung, lokale Indizierung innerhalb ihres eigenen Clusters und Ergebnisse benötigen, die sie dem Unternehmen übergeben können.
"Wir verwenden Constructor Research, um Daten aus verschiedenen Forschungsgruppen zu vereinheitlichen, künstliche Intelligenz auf den Datensatz anzuwenden und dadurch unsere Forschung zu beschleunigen."
Konstantin Novoselov Nobelpreisträger
Professor für Physik, National University of Singapore
Nobelpreisträger-Forschungsgruppen auf der Plattform
Computational Materials — mit Code auf Constructor veröffentlicht
Plattform, die verstreute Server, IDEs und Speicher ersetzt
"Mit Constructor habe ich alles in einem: ein Cluster mit Ressourcen, eine IDE und Constructor Model, um Daten und Ergebnisse zu speichern. Besonders gefällt mir die Verfügbarkeit von Rechenressourcen und wie einfach die Produkte zu verwenden sind."
Dr. Andrei Boiarov
Teamleiter Machine Learning, F&E, Constructor Tech
"Sparsame Darstellung für das maschinelle Lernen der Eigenschaften von Defekten in 2D-Materialien", veröffentlicht in npj Computational Materials, mit Code und trainierten Modellgewichten, die auf Constructor gehostet sind."
Forschungsteam unter der Leitung von K. Novoselov und A. Ustyuzhanin
"Hypothesis kartiert die Fachliteratur, indem es Thesen, Widersprüche und Methoden offenlegt, das Verständnis fördert und die Arbeit beschleunigt."
Prof. Dr. Ivar Martin
University of Chicago
Kauf eine App, erhalte die gesamte Foundation. Research kommt nie allein
In jeder App enthalten — Constructor Foundation
Die App Research
Research passt zu den Tools und der Hardware, die du bereits einsetzt. Verbinde deinen Stack, oder gehe tiefer mit API und MCP.
Forschungsdaten brauchen einen Schutz, den du verteidigen kannst, und eine Kontrolle, die du nachweisen kannst. Deine Arbeit bleibt dein Eigentum.
EU-Datenschutz, DPA verfügbar
US-Datenschutz für Studierendendaten
Schutz für jüngere Lernende
Verantwortungsvolle AI-Praktiken
Regionale Hosting-Optionen
Während der Übertragung und im Ruhezustand
Projektbezogene Freigaben und Berechtigungen
Informationssicherheit [verifizieren]
Constructor Research ist eine Plattform für die Durchführung von Forschung: sofort einsatzbereite Cloud-, HPC- und GPU-Rechenressourcen, reproduzierbare Umgebungen, sichere Speicherung und Zusammenarbeit, plus wissenschaftsorientierte AI zum Erkunden der Fachliteratur und zur Planung von Experimenten. Es wird von akademischen und industriellen Forschungsteams in den Bereichen Materialwissenschaften, Lebenswissenschaften und Informatik eingesetzt.
Nein. Compute, HPC und GPU sind in der Cloud einsatzbereit, mit für dich vorkonfigurierten und versionierten Umgebungen. Du kannst ausserdem deine eigene Hardware anbinden, cloudübergreifend orchestrieren oder on-premise und air-gapped dort bereitstellen, wo es deine Arbeit erfordert.
Wissenschaftsorientierte AI hilft dir bei der Arbeit, sie ersetzt dein Urteilsvermögen nicht. Ein Forschungsassistent hilft bei schnellen Überprüfungen und der Planung von Experimenten, und mit der MCP-Integration kannst du Recherche und Literatursuche aus Tools wie Claude, Cursor, und ChatGPT aufrufen. Einige dieser Funktionen werden bis 2026 schrittweise eingeführt.
Hypothesis ist der semantische Forschungsnavigator von Constructor. Es verwandelt Publikationen, Code und Datensätze in einen Wissensgraphen aus Aussagen, Methoden und Evidenz, sodass du nach einer Idee statt nach einem Schlüsselwort suchen, Widersprüche und Lücken finden und eine Richtung in eine testbare Hypothese mit einem Validierungsplan verwandeln kannst. Es ist die Entdeckungsschicht, die neben der Research-Rechenumgebung liegt.
Research funktioniert mit den Tools, die Forschende bereits verwenden, einschliesslich Overleaf, Mathematica, Matlab, GitHub und Literaturverwaltungs-Tools wie Zotero, mit weiteren Konnektoren (Notion, Authorea, SciNote), die bis 2026 hinzukommen. Es integriert IDEs wie Jupyter und VS Code, und bietet eine offene API und MCP für benutzerdefinierte Workflows.
Deine Daten werden nie zum Trainieren von Modellen verwendet, und du besitzt die Artefakte, die du erstellst. Deine Arbeit ist durch Verschlüsselung während der Übertragung und im Ruhezustand, granulare Berechtigungen und projektbezogenes Teilen geschützt. Für IP-sensible Teams können Indexierung und Textgenerierung in deinem eigenen Cluster ausgeführt werden, wobei On-Premises- und air-gapped-Bereitstellungen verfügbar sind.
Werde Teil eines wachsenden Netzwerks von Wiederverkäufern, Integratoren und Lösungsanbietern, die Constructor Research weltweit an Universitäten, Forschungsinstitute und Organisationen bringen. Ganz gleich, ob du ein Edtech-Distributor, ein Integrator für Forschungsinfrastruktur, ein HPC- oder Cloud-Anbieter oder ein regionaler Schulungsanbieter bist, wir bieten flexible Partnerschaftsmodelle, die darauf ausgelegt sind, gemeinsamen Mehrwert zu schaffen.
Attraktive Margen und Co-Selling-Unterstützung bei jedem Deal, den du akquirierst.
Schulungen, Demo-Umgebungen, Co-Branding-Materialien, und ein eigener Partner-Content-Hub.
Gemeinsame Kampagnen, Lead Sharing, und Sichtbarkeit in unserem Partner Locator.
