in der Hypothesis beta indexierte Forschungsartikel (NeurIPS & ICML 2025)
AI-Modelle mit Leitplanken und Zugriffsrechten verfügbar
GPU nach Bedarf, keine Einrichtung
in der 30-Kriterien-Bewertung von Constructor gegenüber jeder Alternative
Constructor Research ist der eine Ort, um Wissenschaft zu betreiben: einsatzbereite Rechen- und HPC-Ressourcen, sicherer Speicher, reproduzierbare Umgebungen und Zusammenarbeit für Forschungsteams, sowohl in Hochschulen als auch in der Industrie. Eine auf Wissenschaft fokussierte KI sitzt obenauf, damit du die Literatur nach Ideen und Methoden durchsuchen, evidenzgestützte Hypothesen formulieren und ohne die Tools zu wechseln zu Experimenten übergehen kannst. Und weil Research Teil der Constructor-Plattform ist, teilt es Accounts 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 Literatur Schlüsse zu ziehen, ohne Tools zusammenstückeln zu müssen
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 der Frage bis zum begründbaren Ergebnis, auf einer einzigen Plattform
Compute, HPC, und GPU bereit in der Cloud, keine manuelle Server- oder Softwareeinrichtung.
Verbinde Datensätze, Code und Referenzbibliotheken. Indiziere deine eigenen Publikationen neben dem integrierten Korpus.
Durchsuche mit Hypothesis die Fachliteratur nach Methoden und Thesen, dann entwirf evidenzbasierte Hypothesen.
Nutze Vorlagen und Workflows auf skalierbarer Recheninfrastruktur, mit einem wissenschaftsorientierten AI-Assistenten zur Unterstützung.
Gib Zugriff, Ergebnisse und angeheftete Umgebungen frei, damit Teammitglieder dasselbe Ergebnis reproduzieren können.
Erhalte Validierungspläne, verfolge Versionen und exportiere nachverfolgbare Artefakte zur Überprüfung und Veröffentlichung.
Jetzt verfügbar
2026
2026 und darüber hinaus
Notebook-Tools und nationale HPC-Portale verschaffen Forschenden Zugang. Constructor Research ergänzt dies um wissenschaftsorientierte AI, HPC- und Multi-Cloud-Orchestrierung sowie bereitstellbare Forschungs-Apps, mit geringerer Einstiegshürde und geringeren Gesamtkosten.
| Vorher | Mit Constructor Research |
|---|---|
| Serververwaltung Bash / ssh Setup mit der IT | Serververwaltung 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 |
| Teamzusammenarbeit Komplexe manuelle Integration | Teamzusammenarbeit Vorintegriert und einsatzbereit |
| Literatur und Hypothesen Stichwortsuche in verstreuten PDFs | Literatur und Hypothesen Semantische Suche und ein Wissensgraph (Hypothesis) |
| Capability | Constructor Research | Google Colab | JupyterHub | Posit Workbench |
|---|---|---|---|---|
| AI research assistant | ✓Research Assistant, 2026 | PartialCode completion | — | PartialPositron Assistant / Copilot |
| Literature exploration & knowledge graph | ✓Constructor Hypothesis | — | — | — |
| MCP / agent-tool integration | ✓2026 | — | — | — |
| Agentic scientific experiment workflows | Coming 2026 | — | — | — |
| Compute & infrastructure | ||||
| On-demand cloud with GPU | ✓ | ✓ | Self-hosted | Self-hosted |
| HPC / external hardware orchestration | ✓ | Managed VMs | Via SSHSpawner | ✓Slurm / K8s launcher |
| Multi-cloud orchestration | ✓ | — | — | — |
| Collaboration & apps | ||||
| Collaborative research environment | ✓Hypothesis project, 2026 | ✓IAM roles | Shared volume | ✓Project ACLs |
| Deployable multi-service research apps | ✓ | — | Hub services | Via Posit Connect |
| Container build & image registry | ✓ | — | No registry | Docker images |
| Platform & deployment | ||||
| Part of a full platform | ✓Compute, AI, collaboration, learning & assessment | — | — | — |
| Deployment options | Cloud, private cloud, on-prem, local indexing for IP-sensitive work | Cloud only | Self-hosted | Self-hosted |
Verschaffe dir mit einer einzigen Frage einen Überblick über ein gesamtes Fachgebiet. Hypothesis verwandelt Fachartikel, Code, Datensätze, und Ergebnisse in einen navigierbaren Wissensgraphen aus Aussagen, Methoden, und Belegen, sodass du von einer Frage zur relevantesten Forschung, zu den verborgenen Verbindungen, und den ungeklärten Lücken, in einem Fluss gelangst.
Bring deine eigenen Publikationen mit
Indiziere deine Bibliothek in denselben Graphen wie den integrierten Korpus und sieh Verbindungen über beide hinweg.
Schließe Wissenslücken
Bringe offene Fragen, schwache Evidenz und Widersprüche ans Licht, um neue Hypothesen zu untermauern.
Validiere Ideen und erhalte Pläne
Unterziehe eine Hypothese einem Stresstest und erhalte einen Validierungsplan mit Datensätzen, Referenzwerten, 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 stiller Widerspruch zwischen zwei Ergebnissen, die beide belastbar sind. Hypothesis findet solche, ordnet sie konkreten Aussagen und Fachartikeln zu, und schlägt vor, was beides erklären könnte."
Prof. Dr. Andrey Ustyuzhanin
Constructor University
Von Forschenden entwickelt, für Forschende, fachübergreifend und in Wissenschaft und Industrie.
Fachleute aus Physik, Biochemie und Biomaterialtechnik, Nanotechnologie und Polymerwissenschaften, die auf gemeinsamen Datensätzen rechenintensive Analysen und künstliche Intelligenz ausführen.
Biologinnen und Biologen, Ingenieurinnen und Ingenieure für Genetik und Mikrobiologie, Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus der Biotechnologie und Bioinformatik, die reproduzierbare Pipelines und einen sicheren Umgang mit Daten benötigen.
Informatiker, Datenanalysten und AI-, Robotik- und Cybersecurity-Ingenieure, die Rechenleistung, MCP und Agent-Workflows ohne Infrastrukturaufwand wollen.
PIs, die Fragestellungen entwickeln und vertretbare Methoden auswählen, sowie Labor- oder F&E-Leads, die eine Portfolioansicht zu Themen, Wetten, und Risiken teamübergreifend benötigen.
Nachwuchsforschende, die sich schnell in ein Thema einarbeiten, und Informationsfachleute, die Quellen, Herkunft und Hinweise auf Zurückziehungen standardisieren.
Unternehmens-F&E-Teams, die eine IP-sichere Bereitstellung, lokale Indizierung innerhalb ihres eigenen Clusters und Ergebnisse benötigen, die sie an die Geschäftsbereiche weitergeben können.
"Wir nutzen Constructor Research, um Daten, die von verschiedenen Forschungsgruppen erzeugt werden, zu vereinheitlichen, künstliche Intelligenz auf den Datensatz anzuwenden und so unsere Forschung zu beschleunigen."
Konstantin Novoselov Nobelpreisträger
Professor für Physik, National University of Singapore
Forschungsgruppen von Nobelpreisträgern 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 bedienen sind."
Dr. Andrei Boiarov
Teamleiter für Machine Learning, F&E, Constructor Tech
"Spärliche Repräsentation für das maschinelle Lernen der Eigenschaften von Defekten in 2D-Materialien", veröffentlicht in npj Computational Materials, mit Code und trainierten Modellgewichten gehostet auf Constructor."
Forschungsteam unter der Leitung von K. Novoselov und A. Ustyuzhanin
"Hypothesis kartiert die wissenschaftliche Literatur, indem es Aussagen, Widersprüche, und Methoden aufzeigt, das Verständnis fördert und die Arbeit beschleunigt."
Prof. Dr. Ivar Martin
University of Chicago
Kaufe eine App, erhalte die gesamte Foundation. Research kommt nie allein
In jeder App enthalten — Constructor Foundation
Die Research App
Research passt zu den Tools und der Hardware, die du bereits einsetzt. Verbinde deinen Stack, oder tauche mit API und MCP tiefer ein.
Forschungsdaten brauchen Schutz, den du verteidigen kannst, und Kontrolle, die du nachweisen kannst. Deine Arbeit bleibt deine.
EU-Datenschutz, AVV verfügbar
US-Datenschutz für Schülerakten
Schutz für jüngere Lernende
Verantwortungsvolle AI-Praktiken
Regionale Hosting-Optionen
Während der Übertragung und im Ruhezustand
Freigaben und Berechtigungen auf Projektebene
Informationssicherheit [überprüfen]
Constructor Research ist eine Plattform für Forschung: sofort einsatzbereite Cloud-, HPC- und GPU-Compute-Ressourcen, reproduzierbare Umgebungen, sichere Speicherung, und Zusammenarbeit, plus wissenschaftsorientierte KI zum Erkunden der Literatur und zur Planung von Experimenten. Constructor Research 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 auch deine eigene Hardware anbinden, cloudübergreifend orchestrieren, oder on-premise und air-gapped dort bereitstellen, wo es deine Arbeit erfordert.
Wissenschaftsorientierte AI unterstützt dich bei der Arbeit, sie ersetzt nicht dein Urteilsvermögen. Ein Research Assistant hilft, Schnellchecks durchzuführen und Experimente zu planen, und die MCP Integration ermöglicht es dir, Recherche und Literatursuche aus Tools wie Claude, Cursor, und ChatGPT aufzurufen. Einige dieser Funktionen werden bis 2026 schrittweise eingeführt.
Hypothesis ist der semantische Forschungsnavigator von Constructor. Es verwandelt Fachartikel, Code, und Datensätze in einen Wissensgraphen aus Aussagen, Methoden, und Evidenz, sodass du nach Ideen statt nach Schlagwörtern suchen, Widersprüche und Lücken finden, und eine Richtung in eine testbare Hypothese mit Validierungsplan verwandeln kannst. Es ist die Discovery-Schicht, die neben der Research-Rechenumgebung liegt.
Research arbeitet mit den Tools, die Wissenschaftler bereits verwenden, einschließlich Overleaf, Mathematica, Matlab, GitHub, und Referenzbibliotheken wie Zotero, wobei bis 2026 weitere Konnektoren (Notion, Authorea, SciNote) hinzukommen. Es integriert IDEs wie Jupyter und VS Code, und bietet eine offene API und MCP für benutzerdefinierte Workflows.
Deine Daten werden niemals zum Trainieren von Modellen verwendet, und die von dir erzeugten Artefakte gehören dir. Deine Arbeit ist durch Verschlüsselung während der Übertragung und im Ruhezustand, feingranulare Berechtigungen, und projektbezogene Freigaben geschützt. Für IP-sensible Teams können Indexierung und Textgenerierung in deinem eigenen Cluster ausgeführt werden, wobei On-Premise- und luftabgeschottete Bereitstellungen verfügbar sind.
Schließe dich einem wachsenden Netzwerk von Wiederverkäufern, Integratoren und Lösungsanbietern an, die Constructor Research zu Universitäten, Forschungsinstituten und Organisationen auf der ganzen Welt bringen. Ob du ein Edtech-Distributor, ein Integrator für Forschungsinfrastrukturen, ein HPC- oder Cloud-Anbieter oder ein regionales Schulungsunternehmen bist, bieten wir flexible Partnerschaftsmodelle, die darauf ausgelegt sind, gemeinsamen Mehrwert zu schaffen.
Wettbewerbsfähige Margen und Unterstützung beim Co-Selling bei jedem Deal, den du einbringst.
Schulungen, Demo-Umgebungen, Co-Branding-Materialien, und ein dedizierter Partner-Content-Hub.
Gemeinsame Kampagnen, Lead-Sharing, und Sichtbarkeit in unserem Partnerverzeichnis.
