artículos de investigación indexados en la beta de Hypothesis (NeurIPS & ICML 2025)
Modelos de AI disponibles con controles de seguridad y permisos de acceso
GPU bajo demanda, sin configuración
en la evaluación de 30 criterios de Constructor frente a todas las alternativas
Constructor Research es un único lugar para hacer ciencia: cómputo e HPC listos para usar, almacenamiento seguro, entornos reproducibles, y colaboración para equipos de investigación, en la academia y la industria. Una AI centrada en la ciencia se sitúa por encima, para que pueda buscar en la literatura científica por idea y método, formular hipótesis basadas en evidencia, y pasar a los experimentos sin cambiar de herramientas. Y porque Research forma parte de la plataforma de Constructor, comparte cuentas y datos con Learn, Assess, Groups, y el resto de su stack. Una solución, un contexto, cada escenario.
Todo lo que un equipo de investigación necesita para computar, colaborar y razonar sobre la literatura, sin tener que integrar herramientas
Cloud, HPC, y GPU que están listos para usar, sin configuración bash-and-ssh y sin esperar al área de TI. Escale cuando un experimento lo necesite, reduzca cuando no.
Las plantillas listas para usar y los workflows personalizables eliminan la configuración repetitiva de los experimentos, por lo que las ejecuciones son consistentes y se inician más rápido.
Comparta acceso y fije entornos para que los colaboradores obtengan el mismo resultado con los mismos datos. El control de versiones en los experimentos y en el contenido generado mantiene la trazabilidad del trabajo.
Comparta datos, algoritmos y resultados con su equipo y socios externos para obtener comentarios inmediatos, con acceso de ámbito definido para que los colaboradores vean solo lo que deben.
Disponible en 2026
Un asistente de investigación que realiza comprobaciones rápidas sobre los datos existentes y los métodos computacionales, y ayuda a planificar y a solucionar problemas de los experimentos, optimizado para la ciencia en lugar de para el autocompletado de código genérico.
Beta
Busque artículos por idea, método, afirmación y resultado, no solo por palabras clave. Constructor Hypothesis convierte la literatura en un grafo de conocimiento que puede navegar para encontrar evidencia, contradicciones y vacíos.
Próximamente en 2026
Trabaje con las herramientas que ya usa, Overleaf, Mathematica, Matlab, GitHub, y gestores de referencias como Zotero, para que Research se adapte a su workflow en lugar de reemplazarlo.
Disponible en 2026
Invoque funciones de investigación y búsqueda bibliográfica desde herramientas compatibles con MCP (Claude, Cursor, ChatGPT, o sus propios agentes), de modo que la fase de descubrimiento se integre en el trabajo diario en lugar de ser un paso separado.
Controles de acceso y cifrado sólidos protegen el trabajo sensible. Para los equipos preocupados por la propiedad intelectual (PI), la indexación local y la generación de texto pueden ejecutarse dentro de su propio clúster.
Desde una pregunta hasta un resultado defendible, en una sola plataforma
Cómputo, HPC y GPU listos en la nube, sin configuración manual de servidores ni de software.
Conecte conjuntos de datos, código y bibliotecas de referencia. Indexe sus propios artículos junto al corpus integrado.
Busque en la literatura según el método y la afirmación con Hypothesis, luego redacte hipótesis basadas en evidencia.
Utilice plantillas y workflows en cómputo escalable, con un asistente de AI centrado en la ciencia para ayudar.
Comparta el acceso, los resultados y los entornos fijados para que los miembros del equipo reproduzcan el mismo resultado.
Obtenga planes de validación, controle las versiones y exporte artefactos trazables para revisión y publicación.
Disponible ahora
2026
2026 y en adelante
Las herramientas de cuadernos y los portales nacionales de HPC brindan acceso a los investigadores. Constructor Research añade AI, HPC y orquestación multi-nube, y aplicaciones de investigación desplegables, con una menor barrera de conocimientos y un menor costo total.
| Antes | Con Constructor Research |
|---|---|
| Administración de servidores Configuración de Bash / ssh con TI | Administración de servidores Listo para usar en la nube |
| Recursos computacionales Gestionar manualmente HPC y GPUs | Recursos computacionales Bajo demanda, sin configuración |
| Administración del entorno Instalación de software y control de versiones manuales | Administración del entorno Pre-configurado y automático |
| Colaboración en equipo Integración manual compleja | Colaboración en equipo Pre-integrado y listo para usar |
| Literatura e hipótesis Búsqueda por palabras clave en PDFs dispersos | Literatura e hipótesis Búsqueda semántica y un grafo de conocimiento (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 |
Vea todo un campo a partir de una sola pregunta. Hypothesis convierte artículos, código, conjuntos de datos y resultados en un grafo de conocimiento navegable de afirmaciones, métodos y evidencia, para que pase de una pregunta al trabajo más relevante, a las conexiones ocultas y a las lagunas sin resolver, en un solo flujo.
Traiga sus propios artículos
Indexe su biblioteca en el mismo grafo que el corpus integrado y vea conexiones entre ambos.
Cierre las brechas de conocimiento
Ponga de relieve preguntas abiertas, evidencia limitada, y contradicciones para fundamentar nuevas hipótesis.
Valide ideas y obtenga planes
Someta una hipótesis a pruebas de estrés y obtenga un plan de validación con conjuntos de datos, líneas base, y métricas.
Funciona dentro de sus agentes
Acceda a colecciones indexadas desde herramientas compatibles con MCP como Claude, Cursor, y ChatGPT.
"La señal más valiosa en la ciencia es una contradicción sutil entre dos resultados igualmente sólidos. Hypothesis las encuentra, las atribuye a afirmaciones y artículos específicos, y propone qué podría explicar ambos."
Prof. Dr. Andrey Ustyuzhanin
Constructor University
Creado por investigadores, para investigadores, en todas las disciplinas y tanto en la academia como en la industria.
Físicos, ingenieros en bioquímica y biomateriales, científicos de nanotecnología y polímeros que ejecutan cómputo intensivo e inteligencia artificial sobre conjuntos de datos compartidos.
Biólogos, ingenieros en genética y microbiología, científicos de biotecnología y bioinformática que necesitan flujos de trabajo reproducibles y una gestión segura de datos.
Científicos de la computación, analistas de datos, e ingenieros en AI, robótica, y ciberseguridad que quieren capacidad de cómputo, MCP, y workflows de agentes sin sobrecarga de infraestructura.
Investigadores principales que definen las preguntas y eligen métodos justificables, y responsables de laboratorio o de I+D que necesitan una visión de cartera de temas, apuestas, y riesgos entre equipos.
Investigadores en las primeras etapas de su carrera que se ponen al día rápidamente en un tema y especialistas en información que estandarizan las fuentes, la procedencia, y la señalización de retractaciones.
Grupos de I+D empresariales que necesitan un despliegue seguro para la propiedad intelectual, indexación local dentro de su propio clúster, y resultados que puedan entregar al negocio.
"Utilizamos Constructor Research para unificar los datos producidos por diferentes grupos de investigación, aplicar inteligencia de máquina al conjunto de datos, y acelerar nuestra investigación como resultado."
Konstantin Novoselov ganador del Premio Nobel
Profesor de Física, Universidad Nacional de Singapur
grupos de investigación de laureados con el Nobel en la plataforma
Computational Materials — publicado con código en Constructor
plataforma que reemplaza servidores, IDEs, y almacenamiento dispersos
"Con Constructor, lo tengo todo en uno: un clúster con recursos, un IDE, y Constructor Model para almacenar datos y resultados. Me gusta especialmente la disponibilidad de recursos computacionales y lo fáciles que son de usar los productos."
Dr. Andrei Boiarov
Líder del equipo de aprendizaje automático, R&D, Constructor Tech
"Representación dispersa para el aprendizaje automático de las propiedades de los defectos en materiales 2D", publicado en npj Computational Materials, con el código y los pesos del modelo entrenado alojados en Constructor."
Equipo de investigación dirigido por K. Novoselov y A. Ustyuzhanin
"Hypothesis cartografía la literatura al revelar afirmaciones, contradicciones y métodos, facilitando la comprensión y acelerando el trabajo."
Prof. Dr. Ivar Martin
Universidad de Chicago
Compre una aplicación, obtenga el acceso Foundation a todas ellas. Research nunca llega solo
Incluido con cada aplicación — Constructor Foundation
La aplicación Research
Research se adapta a las herramientas y al hardware que ya utiliza. Conecte su stack, o profundice con la API y MCP.
Nube, nube privada, en las instalaciones
HPC y GPU, orquestación multinube
Simulación y cómputo avanzado (HPC, GPU, cuántico)
Instalación aislada de la red y segura para la propiedad intelectual
Indexación local y generación de texto en su clúster
Los datos de investigación requieren una protección que usted pueda defender, y un control que pueda demostrar. Su trabajo sigue siendo suyo.
Protección de datos de la UE, DPA disponible
Privacidad de los registros educativos en Estados Unidos
Protección para estudiantes más jóvenes
Prácticas responsables de AI
Opciones de alojamiento regional
En tránsito y en reposo
Uso compartido y permisos a nivel de proyecto
Seguridad de la información [verificar]
Constructor Research es una única plataforma para llevar a cabo la investigación científica: cómputo en la nube, HPC, y cómputo con GPU listos para usar, entornos reproducibles, almacenamiento seguro, y colaboración, además de AI enfocada en la ciencia para explorar la literatura científica y planificar experimentos. La utilizan equipos de investigación académicos e industriales de ciencia de materiales, ciencias de la vida, y ciencias de la computación.
No. Cómputo, HPC, y GPU están listos para usarse en la nube, con entornos preconfigurados y versionados para usted. También puede conectar su propio hardware, orquestar entre nubes, o implementar en las instalaciones y en entornos aislados de la red donde su trabajo lo requiera.
La AI centrada en la ciencia le ayuda a trabajar, no reemplaza su juicio. Un asistente de investigación ayuda a realizar comprobaciones rápidas y a planificar experimentos, y la integración con MCP le permite realizar búsquedas de investigación y bibliográficas desde herramientas como Claude, Cursor, y ChatGPT. Algunas de estas capacidades se irán implementando hasta 2026.
Hypothesis es el navegador semántico de investigación de Constructor. Convierte artículos, código y conjuntos de datos en un grafo de conocimiento de afirmaciones, métodos y evidencia, para que pueda buscar por idea en lugar de por palabra clave, encontrar contradicciones y lagunas y convertir una línea de investigación en una hipótesis comprobable con un plan de validación. Es la capa de descubrimiento que se sitúa junto al entorno de cómputo de Research.
Research es compatible con las herramientas que los científicos ya utilizan, incluidas Overleaf, Mathematica, Matlab, GitHub y gestores de referencias como Zotero, con más conectores (Notion, Authorea, SciNote) que irán llegando a lo largo de 2026. Integra IDEs como Jupyter y VS Code, y ofrece una API abierta y MCP para workflows personalizados.
Sus datos nunca se utilizan para entrenar modelos, y usted conserva la propiedad de los artefactos que genera. El trabajo está protegido con cifrado en tránsito y en reposo, permisos granulares, y uso compartido a nivel de proyecto. Para equipos sensibles a la propiedad intelectual, la indexación y la generación de texto pueden ejecutarse dentro de su propio clúster, con implementación local y aislada disponible.
Únase a una red en crecimiento de distribuidores, integradores y proveedores de soluciones que llevan Constructor Research a universidades, institutos de investigación y organizaciones de todo el mundo. Tanto si es distribuidor de edtech, integrador de infraestructura de investigación, proveedor de HPC o de nube, o una empresa regional de formación, ofrecemos modelos de asociación flexibles diseñados para crear valor compartido.
Márgenes competitivos y apoyo de co-venta en cada operación que usted aporte.
Formación, entornos de demostración, materiales de marca compartida, y un centro de contenido para socios dedicado.
Campañas conjuntas, intercambio de clientes potenciales, y visibilidad en nuestro Partner Locator.
