Constructor Research ist der eine Ort, um Wissenschaft zu betreiben: einsatzbereite Rechenleistung und HPC, sicherer Speicher, reproduzierbare Umgebungen und Zusammenarbeit für Forschungsteams in Wissenschaft und Industrie. Darauf setzt eine auf Wissenschaft fokussierte AI auf, mit der du die Literatur nach Idee und Methode durchsuchst, evidenzbasierte Hypothesen bildest und zu Experimenten übergehst, ohne das Tool 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.
8,000+
in der Hypothesis beta indexierte Forschungsartikel
(NeurIPS & ICML 2025)
200+
AI-Modelle verfügbar,
mit Leitplanken und Zugriffsrechten
Multi-Cloud + HPC
GPU nach Bedarf,
ohne Einrichtung
#1
in der Constructor-Bewertung
nach 30 Kriterien gegenüber jeder Alternative
Alles, was ein Forschungsteam braucht, um zu rechnen, zusammenzuarbeiten und die Literatur auszuwerten, ohne Tools zusammenstückeln zu müssen.
Cloud, HPC und GPU, sofort einsatzbereit, ohne Bash- und SSH-Setup und ohne Warten auf die IT. Skaliere hoch, wenn ein Experiment es braucht, und wieder herunter, wenn nicht.
Einsatzbereite Vorlagen und anpassbare Workflows nehmen Experimenten das wiederkehrende Setup ab, damit Durchläufe konsistent sind und schneller starten.
Teile Zugriff und fixiere Umgebungen, damit Mitwirkende mit denselben Daten dasselbe Ergebnis erhalten. Versionierung über Experimente und generierte Inhalte hinweg hält die Arbeit nachvollziehbar.
Teile Daten, Algorithmen und Ergebnisse mit deinem Team und externen Partnern für schnelles Feedback, mit eingeschränktem Zugriff, damit Mitwirkende nur sehen, was sie sehen sollen.
Ein Research Assistant, der schnelle Prüfungen anhand vorhandener Daten und Rechenmethoden durchführt und beim Planen von Experimenten und bei der Fehlersuche hilft, ausgerichtet auf die Wissenschaft statt auf allgemeine Code-Vervollständigung.
Durchsuche Fachartikel nach Idee, Methode, Aussage und Ergebnis, nicht nur nach Stichwörtern. Constructor Hypothesis macht aus der Literatur einen Wissensgraphen, in dem du Belege, Widersprüche und Lücken findest.
Arbeite mit den Tools, die du bereits nutzt, wie Overleaf, Mathematica, Matlab, GitHub und Literaturverwaltungen wie Zotero, damit sich Research in deinen Workflow einfügt, statt ihn zu ersetzen.
Nutze Forschung und Literatursuche direkt aus MCP-kompatiblen Tools (Claude, Cursor, ChatGPT oder deine eigenen Agenten), damit Entdeckung Teil der täglichen Arbeit wird statt ein separater Schritt.
Zugriffskontrollen und Verschlüsselung schützen sensible Arbeit. Für IP-sensible Teams können lokale Indizierung und Textgenerierung in deinem eigenen Cluster laufen.
Von sofort einsatzbereiter Rechenleistung heute bis zu vollständig agentischen Forschungs-Workflows.
Rechenleistung, HPC und GPU sofort bereit in der Cloud, ohne manuelle Server- oder Softwareeinrichtung.
Verbinde Datensätze, Code und Literaturverwaltungen. Indiziere deine eigenen Fachartikel neben dem integrierten Korpus.
Durchsuche die Literatur mit Hypothesis nach Methode und Aussage und entwirf dann evidenzbasierte Hypothesen.
Nutze Vorlagen und Workflows auf skalierbarer Rechenleistung, unterstützt von einem wissenschaftlichen AI-Assistenten.
Teile Zugriff, Ergebnisse und fixierte Umgebungen, damit dein Team dasselbe Ergebnis reproduziert.
Erhalte Validierungspläne, verfolge Versionen und exportiere nachvollziehbare Artefakte für Review und Veröffentlichung.
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.
Bash- / SSH-Setup mit der IT
HPC und GPUs manuell verwalten
Manuelle Softwareinstallation und Versionierung
Komplexe manuelle Integration
Stichwortsuche in verstreuten PDFs
Sofort einsatzbereit in der Cloud
On-Demand, ohne Einrichtung
Vorkonfiguriert und automatisch
Vorintegriert und einsatzbereit
Semantische Suche und ein Wissensgraph (Hypothesis)
Horizontal scrollen, um alle Spalten zu vergleichen.
| Funktion | Constructor Research | Google Colab | JupyterHub | Posit Workbench |
|---|---|---|---|---|
AI & Entdeckung | ||||
AI-Forschungsassistent |  Research Assistant, 2026 | Code-Vervollständigung | Positron Assistant / Copilot | |
Literaturrecherche & Wissensgraph | Constructor Hypothesis | |||
MCP- / Agenten-Tool-Integration | 2026 | |||
Agentische Workflows für wissenschaftliche Experimente | Ab 2026 | |||
Rechenleistung & Infrastruktur | ||||
On-Demand-Cloud mit GPU | Integriert | | Selbst gehostet | Selbst gehostet |
HPC- / externe Hardware-Orchestrierung | Nativ | Verwaltete VMs | Über SSHSpawner | Slurm- / K8s-Launcher |
Multi-Cloud-Orchestrierung | Unterstützt | |||
Zusammenarbeit & Apps | ||||
Kollaborative Forschungsumgebung | Hypothesis-Projekt, 2026 | IAM-Rollen | Gemeinsames Volume | Projekt-ACLs |
Bereitstellbare Forschungs-Apps mit mehreren Diensten | Inklusive | Hub-Dienste | Über Posit Connect | |
Container-Build & Image-Registry | Integriert | Keine Registry | Docker-Images | |
Plattform & Bereitstellung | ||||
Teil einer vollständigen Plattform | Rechenleistung, AI, Zusammenarbeit, Lernen & Prüfungen | |||
Bereitstellungsoptionen | Cloud, Private Cloud, On-Premises, lokale Indizierung für IP-sensible Arbeit | Nur Cloud | Selbst gehostet | Selbst gehostet |
Überblicke ein ganzes Fachgebiet mit einer einzigen Frage. Hypothesis macht aus Fachartikeln, Code, Datensätzen und Ergebnissen einen navigierbaren Wissensgraphen aus Aussagen, Methoden und Belegen, sodass du in einem Durchgang von der Frage zu den relevantesten Arbeiten, verborgenen Zusammenhängen und offenen Lücken gelangst.
Indiziere deine Bibliothek im selben Graphen wie den integrierten Korpus und erkenne Verbindungen zwischen beiden.
Finde offene Fragen, dünne Evidenz und Widersprüche als Grundlage für neue Hypothesen.
Stelle eine Hypothese auf die Probe und erhalte einen Validierungsplan mit Datensätzen, Baselines und Metriken.
Greife über MCP-kompatible 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 Widersprüche, ordnet sie konkreten Aussagen und Fachartikeln zu und schlägt vor, was beides erklären könnte.“
Fachleute aus Physik, Biochemie und Biomaterialtechnik, Nanotechnologie und Polymerwissenschaft, die rechenintensive Analysen und maschinelle Intelligenz auf gemeinsamen Datensätzen ausführen.
Fachleute aus Biologie, Genetik, Mikrobiologie, Biotechnologie und Bioinformatik, die reproduzierbare Pipelines und einen sicheren Umgang mit Daten brauchen.
Fachleute aus Informatik und Datenanalyse sowie AI-, Robotik- und Cybersecurity-Engineering, die Rechenleistung, MCP und Agenten-Workflows ohne Infrastrukturaufwand wollen.
Forschungsleitende, die Fragestellungen entwickeln und belastbare Methoden wählen, sowie Labor- und F&E-Leitungen, die einen Portfolio-Überblick über Themen, Vorhaben und Risiken aller Teams brauchen.
Forschende am Karrierebeginn, die sich schnell in ein Thema einarbeiten, und Informationsfachleute, die Quellen, Herkunft und den Umgang mit zurückgezogenen Artikeln standardisieren.
F&E-Abteilungen in Unternehmen, die eine IP-sichere Bereitstellung, lokale Indizierung im eigenen Cluster und Ergebnisse brauchen, die sie an das Business übergeben können.
Forschungsgruppen von Nobelpreisträgern betreiben ihre Wissenschaft mit Constructor Research, von gemeinsamen Daten bis zu veröffentlichten, reproduzierbaren Ergebnissen.
Forschungsgruppen von Nobelpreisträgern auf der Plattform
Computational Materials: Fachartikel mit Code auf Constructor veröffentlicht
Plattform statt verstreuter Server, IDEs und Speicher
„Wir nutzen Constructor Research, um Daten verschiedener Forschungsgruppen zusammenzuführen, maschinelle Intelligenz auf den Datensatz anzuwenden und so unsere Forschung zu beschleunigen.“
„Mit Constructor habe ich alles an einem Ort: einen Cluster mit Ressourcen, eine IDE und Constructor Model zum Speichern von Daten und Ergebnissen. Besonders schätze ich die verfügbaren Rechenressourcen und wie einfach die Produkte zu bedienen sind.“
„Sparse representation for machine learning the properties of defects in 2D materials“, veröffentlicht in npj Computational Materials, mit Code und trainierten Modellgewichten auf Constructor.
„Hypothesis kartiert die Literatur, indem es Aussagen, Widersprüche und Methoden sichtbar macht. Das fördert das Verständnis und beschleunigt die Arbeit.“
Was du kaufst
On-demand compute, HPC, GPU, and multi-cloud orchestration
Automation, templates, and reproducible environments
Collaboration and instant sharing with scoped access
Science-focused AI: Research Assistant and MCP (2026)
Literature exploration and knowledge graph via Hypothesis
Deployable research apps, container registry, GitHub integration
In Research enthalten
The learning platform: deliver courses, track completion and issue certificates
Assessment, question banks and grading
Secure exams and proctoring
Live classes and group collaboration
Hands-on practice and virtual labs
Course authoring
Scheduling and calendars
Research passt zu den Tools und der Hardware, die du bereits nutzt. Verbinde deinen Stack oder gehe mit API und MCP tiefer.
Overleaf, Mathematica, Matlab
Zotero-Literaturverwaltungen
Notion, Authorea, SciNote (2026)
Verlagsindizes: Crossref, PubMed
GitHub / Git, S3-Speicher
Transkripte aus Constructor Groups als Projektkontext
Cloud, Private Cloud, On-Premises
HPC und GPU, Multi-Cloud-Orchestrierung
Simulation und fortgeschrittene Berechnungen (HPC, GPU, Quanten)
Air-Gap- und IP-sichere Installation
Lokale Indizierung und Textgenerierung in deinem Cluster
MCP-Server für Agenten-Workflows (2026)
Integrierte IDEs: Jupyter, VS Code
Container-Build und Image-Registry
Offene API und individuelle Workflow-Automatisierung
Single Sign-On über die Constructor Platform
Forschungsdaten brauchen Schutz, den du vertreten kannst, und Kontrolle, die du nachweisen kannst. Deine Arbeit bleibt deine.
Werde Teil eines wachsenden Netzwerks aus Wiederverkäufern, Integratoren und Lösungsanbietern, die Constructor Research zu Universitäten, Forschungsinstituten und Organisationen weltweit bringen. Ob EdTech-Distributor, Integrator für Forschungsinfrastruktur, HPC- oder Cloud-Anbieter oder regionales Schulungsunternehmen: Wir bieten flexible Partnermodelle, die gemeinsamen Mehrwert schaffen.
Wettbewerbsfähige Margen und Co-Selling-Unterstützung bei jedem Deal, den du einbringst.
Schulungen, Demo-Umgebungen, Co-Branding-Materialien und ein eigener Partner Content Hub.
Gemeinsame Kampagnen, Lead-Sharing und Sichtbarkeit in unserem Partner Locator.
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