Constructor Research reúne en un solo lugar todo lo necesario para hacer ciencia: cómputo y HPC listos para usar, almacenamiento seguro, entornos reproducibles y colaboración para equipos de investigación, en la academia y en la industria. Sobre esa base funciona una AI centrada en la ciencia, para que pueda buscar en la literatura por idea y método, formular hipótesis basadas en evidencia y pasar a los experimentos sin cambiar de herramienta. Y como Research forma parte de la plataforma Constructor, comparte cuentas y datos con Learn, Assess, Groups y el resto de su stack. Una solución, un contexto, cualquier escenario.
8,000+
artículos de investigación indexados en la beta de Hypothesis
(NeurIPS & ICML 2025)
200+
modelos de AI disponibles
con salvaguardas y permisos de acceso
Multinube + HPC
GPU bajo demanda,
sin configuración
#1
en la evaluación de Constructor
de 30 criterios frente a todas las alternativas
Todo lo que un equipo de investigación necesita para calcular, colaborar y analizar la literatura, sin tener que unir herramientas dispersas.
Nube, HPC y GPU listos para usar, sin configurar bash ni ssh y sin esperar al departamento de TI. Aumente los recursos cuando un experimento lo necesite y redúzcalos cuando no.
Plantillas listas para usar y flujos de trabajo personalizables eliminan la configuración repetitiva de los experimentos, para que las ejecuciones sean coherentes y arranquen más rápido.
Comparta el acceso y fije los entornos para que sus colaboradores obtengan el mismo resultado con los mismos datos. El control de versiones de experimentos y contenidos generados mantiene el trabajo trazable.
Comparta datos, algoritmos y resultados con su equipo y socios externos para recibir comentarios al instante, con accesos limitados para que cada colaborador vea solo lo que debe ver.
Un Research Assistant que realiza comprobaciones rápidas con datos y métodos computacionales existentes y ayuda a planificar y depurar experimentos, pensado para la ciencia y no para el autocompletado genérico de código.
Busque artículos por idea, método, afirmación y resultado, no solo por palabras clave. Constructor Hypothesis convierte la literatura en un grafo de conocimiento en el que encontrar evidencias, contradicciones y lagunas.
Trabaje con las herramientas que ya utiliza, como Overleaf, Mathematica, Matlab, GitHub y gestores de referencias como Zotero, para que Research se adapte a su flujo de trabajo en lugar de reemplazarlo.
Lance la investigación y la búsqueda bibliográfica desde herramientas compatibles con MCP (Claude, Cursor, ChatGPT o sus propios agentes), para que el descubrimiento forme parte del trabajo diario y no sea un paso aparte.
Los controles de acceso y el cifrado protegen el trabajo sensible. Para los equipos preocupados por la propiedad intelectual, la indexación local y la generación de texto pueden ejecutarse en su propio clúster.
Del cómputo listo para usar de hoy a flujos de investigación completamente agénticos.
Cómputo, HPC y GPU listos en la nube, sin configurar servidores ni software manualmente.
Conecte conjuntos de datos, código y gestores de referencias. Indexe sus propios artículos junto al corpus integrado.
Busque en la literatura por método y afirmación con Hypothesis y redacte hipótesis basadas en evidencia.
Use plantillas y flujos de trabajo sobre cómputo escalable, con la ayuda de un asistente de AI para la ciencia.
Comparta accesos, resultados y entornos fijados para que su equipo reproduzca el mismo resultado.
Obtenga planes de validación, controle versiones y exporte artefactos trazables para la revisión y la publicación.
Las herramientas de notebooks y los portales nacionales de HPC dan acceso a los investigadores. Constructor Research añade AI centrada en la ciencia, orquestación de HPC y multinube y aplicaciones de investigación desplegables, con una barrera de entrada más baja y un coste total menor.
Configuración de bash / ssh con TI
Gestión manual de HPC y GPU
Instalación y control de versiones manual del software
Integración manual compleja
Búsqueda por palabras clave en PDF dispersos
Listo para usar en la nube
Bajo demanda, sin configuración
Preconfigurado y automático
Preintegrado y listo para usar
Búsqueda semántica y grafo de conocimiento (Hypothesis)
Desplácese horizontalmente para comparar todas las columnas.
| Función | Constructor Research | Google Colab | JupyterHub | Posit Workbench |
|---|---|---|---|---|
AI y descubrimiento | ||||
Asistente de investigación con AI |  Research Assistant, 2026 | Autocompletado de código | Positron Assistant / Copilot | |
Exploración de la literatura y grafo de conocimiento | Constructor Hypothesis | |||
Integración con MCP / herramientas de agentes | 2026 | |||
Flujos agénticos de experimentos científicos | Disponible en 2026 | |||
Cómputo e infraestructura | ||||
Nube bajo demanda con GPU | Integrado | | Autoalojado | Autoalojado |
Orquestación de HPC / hardware externo | Nativo | VM gestionadas | Mediante SSHSpawner | Lanzador Slurm / K8s |
Orquestación multinube | Compatible | |||
Colaboración y aplicaciones | ||||
Entorno de investigación colaborativo | Proyecto Hypothesis, 2026 | Roles de IAM | Volumen compartido | ACL de proyecto |
Aplicaciones de investigación multiservicio desplegables | Incluido | Servicios de Hub | Mediante Posit Connect | |
Compilación de contenedores y registro de imágenes | Integrado | Sin registro | Imágenes de Docker | |
Plataforma y despliegue | ||||
Parte de una plataforma completa | Cómputo, AI, colaboración, aprendizaje y evaluación | |||
Opciones de despliegue | Nube, nube privada, en las instalaciones, indexación local para trabajos sensibles en materia de PI | Solo nube | Autoalojado | Autoalojado |
Abarque 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 evidencias, para pasar en un solo flujo de una pregunta a los trabajos más relevantes, las conexiones ocultas y las lagunas sin resolver.
Indexe su biblioteca en el mismo grafo que el corpus integrado y vea las conexiones entre ambos.
Detecte preguntas abiertas, evidencias débiles y contradicciones para fundamentar nuevas hipótesis.
Ponga a prueba una hipótesis y obtenga un plan de validación con conjuntos de datos, líneas base y métricas.
Acceda a colecciones indexadas desde herramientas compatibles con MCP, como Claude, Cursor y ChatGPT.
«La señal más valiosa en la ciencia es una contradicción silenciosa entre dos resultados sólidos. Hypothesis las encuentra, las atribuye a afirmaciones y artículos concretos y propone qué podría explicar ambos.»
Físicos, ingenieros de bioquímica y biomateriales, científicos de nanotecnología y polímeros que ejecutan cálculos intensivos e inteligencia artificial sobre conjuntos de datos compartidos.
Biólogos, ingenieros de genética y microbiología, científicos de biotecnología y bioinformática que necesitan pipelines reproducibles y un manejo seguro de los datos.
Informáticos, analistas de datos e ingenieros de AI, robótica y ciberseguridad que quieren cómputo, MCP y flujos de agentes sin la carga de la infraestructura.
Investigadores principales que definen preguntas y eligen métodos defendibles, y responsables de laboratorio o de I+D que necesitan una visión de cartera de temas, apuestas y riesgos de todos los equipos.
Investigadores al inicio de su carrera que deben dominar rápidamente un tema y especialistas en información que estandarizan fuentes, procedencia y el seguimiento de retractaciones.
Grupos de I+D empresariales que necesitan un despliegue seguro para la propiedad intelectual, indexación local en su propio clúster y resultados que puedan entregar al negocio.
Grupos de investigación de premios Nobel desarrollan su ciencia en Constructor Research, desde los datos compartidos hasta resultados publicados y reproducibles.
Grupos de investigación de premios Nobel en la plataforma
Computational Materials: artículo publicado con su código en Constructor
Plataforma que sustituye servidores, IDE y almacenamiento dispersos
«Usamos Constructor Research para unificar los datos que generan distintos grupos de investigación, aplicar inteligencia artificial al conjunto de datos y, como resultado, acelerar nuestra investigación».
«Con Constructor lo tengo todo en un solo lugar: un clúster con recursos, un IDE y Constructor Model para almacenar datos y resultados. Valoro especialmente la disponibilidad de recursos computacionales y lo fáciles de usar que son los productos».
«Sparse representation for machine learning the properties of defects in 2D materials», publicado en npj Computational Materials, con el código y los pesos del modelo entrenado alojados en Constructor.
«Hypothesis mapea la literatura revelando afirmaciones, contradicciones y métodos, lo que facilita la comprensión y acelera el trabajo».
Lo que compra
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
Incluido con Research
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 se adapta a las herramientas y al hardware que ya utiliza. Conecte su stack o profundice con la API y MCP.
Overleaf, Mathematica, Matlab
Gestores de referencias Zotero
Notion, Authorea, SciNote (2026)
Índices de editoriales: Crossref, PubMed
GitHub / Git, almacenamiento S3
Transcripciones de Constructor Groups como contexto del proyecto
Nube, nube privada, en las instalaciones
HPC y GPU, orquestación multinube
Simulación y cómputo avanzado (HPC, GPU, cuántico)
Instalación aislada y segura para la PI
Indexación local y generación de texto en su clúster
Servidor MCP para flujos de agentes (2026)
IDE integrados: Jupyter, VS Code
Compilación de contenedores y registro de imágenes
API abierta y automatización de flujos personalizados
Inicio de sesión único mediante Constructor Platform
Los datos de investigación necesitan una protección que pueda defender y un control que pueda demostrar. Su trabajo sigue siendo suyo.
Únase a una red creciente 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 un distribuidor edtech, un integrador de infraestructuras de investigación, un proveedor de HPC o de nube, o una empresa de formación regional, ofrecemos modelos de colaboración flexibles pensados para crear valor compartido.
Márgenes competitivos y apoyo en la venta conjunta en cada operación que aporte.
Formación, entornos de demostración, materiales de marca compartida y un Partner Content Hub dedicado.
Campañas conjuntas, intercambio de leads y visibilidad en nuestro Partner Locator.
'%3e%3cpath%20id='Vector'%20d='M67%200.591667L65.3091%2013.0871C61.9274%2012.7949%2059.1798%2013.3794%2057.0662%2014.8409C54.9527%2016.2293%2053.4731%2018.2753%2052.6278%2020.9791C51.8528%2023.6097%2051.7119%2026.6788%2052.2051%2030.1863H67V60H38.2555V30.1863C38.2555%2019.6638%2040.6157%2011.6988%2045.336%206.29137C50.0563%200.810887%2057.2776%20-1.08901%2067%200.591667ZM28.7445%200.591667L27.0536%2013.0871C23.672%2012.7949%2020.9242%2013.3794%2018.8107%2014.8409C16.6971%2016.2293%2015.2176%2018.2753%2014.3722%2020.9791C13.5973%2023.6097%2013.4564%2026.6788%2013.9495%2030.1863H28.7445V60H0V30.1863C0%2019.6638%202.36015%2011.6988%207.08044%206.29137C11.8007%200.810887%2019.022%20-1.08901%2028.7445%200.591667Z'%20fill='%23D2E2FF'/%3e%3c/g%3e%3cdefs%3e%3cclipPath%20id='clip0_0_26'%3e%3crect%20width='67'%20height='60'%20fill='white'/%3e%3c/clipPath%3e%3c/defs%3e%3c/svg%3e)
