articoli scientifici indicizzati nella beta di Hypothesis (NeurIPS & ICML 2025)
Modelli di AI disponibili con guardrail e diritti di accesso
GPU su richiesta, senza configurazione
nella valutazione su 30 criteri di Constructor rispetto a ogni alternativa
Constructor Research è un unico luogo per fare scienza: risorse di calcolo e HPC pronte all'uso, archiviazione sicura, ambienti riproducibili, e collaborazione per i team di ricerca, nel mondo accademico e nell'industria. Sopra c'è un'AI focalizzata sulla scienza, così può cercare nella letteratura per idea e metodo, formulare ipotesi basate sulle evidenze e passare agli esperimenti senza cambiare strumenti. E poiché Research fa parte della piattaforma Constructor, condivide account e dati con Learn, Assess, Groups, e il resto del suo stack. Una soluzione, un contesto, ogni scenario.
Tutto ciò di cui un team di ricerca ha bisogno per effettuare calcoli, collaborare e ragionare sulla letteratura, senza dover integrare strumenti tra loro
Risparmia tempo con modelli pronti all'uso e flussi di lavoro personalizzabili per esperimenti più veloci.
Risparmia tempo con modelli pronti all'uso e flussi di lavoro personalizzabili per esperimenti più veloci.
Rendi gli esperimenti riproducibili condividendo l'accesso e garantendo la coerenza tra i collaboratori.
Condividi facilmente dati, algoritmi e risultati con il tuo team e partner esterni per feedback immediato e progresso.
Condividi facilmente dati, algoritmi e risultati con il tuo team e partner esterni per feedback immediato e progresso.
Organizza e accedi a tutti i tuoi dati di ricerca in modo sicuro in un unico posto.
Ottimizza le tue risorse, inclusi server e HPC, per ottenere il massimo dalla tua infrastruttura.
Ottimizza le tue risorse, inclusi server e HPC, per ottenere il massimo dalla tua infrastruttura.
Mantieni i tuoi dati di ricerca sicuri con controlli di accesso robusti e crittografia per proteggere le informazioni sensibili.
Da una domanda a un risultato difendibile, su un'unica piattaforma
Calcolo, HPC, e GPU pronti nel cloud, nessuna configurazione manuale di server o software.
Connetta dataset, codice e librerie di riferimento. Indicizzi i suoi articoli insieme al corpus integrato.
Cerca nella letteratura per metodo e asserzione con Hypothesis, quindi redigi ipotesi fondate sulle evidenze.
Utilizzi modelli e workflow su risorse di calcolo scalabili, con un assistente AI dedicato alle scienze per assistere.
Condividi l'accesso, i risultati e gli ambienti bloccati in modo che i membri del team possano riprodurre lo stesso risultato.
Ottieni piani di convalida, tieni traccia delle versioni ed esporta artefatti tracciabili per la revisione e la pubblicazione.
Disponibile ora
2026
2026 e oltre
Gli strumenti notebook e i portali HPC nazionali danno ai ricercatori accesso. Constructor Research aggiunge AI incentrata sulla scienza, HPC e orchestrazione multi-cloud, e app di ricerca distribuibili, con una minore barriera di competenze e un costo totale inferiore.
| Prima | Con Constructor Research |
|---|---|
| Gestione server Configurazione Bash / ssh con l'IT | Gestione server Pronto all'uso nel cloud |
| Risorse di calcolo Gestione manuale di HPC e GPU | Risorse di calcolo Su richiesta, senza configurazione |
| Gestione ambiente Installazione manuale del software e versionamento | Gestione ambiente Preconfigurato e automatico |
| Collaborazione del team Integrazione manuale complessa | Collaborazione del team Preintegrato e pronto all'uso |
| Letteratura e ipotesi Ricerca per parole chiave tra PDF sparsi | Letteratura e ipotesi Ricerca semantica e un grafo della conoscenza (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 |
Esplora un intero campo a partire da una sola domanda. Hypothesis trasforma articoli, codice, dataset, e risultati in un grafo della conoscenza navigabile di affermazioni, metodi, e prove, così passa da una domanda al lavoro più rilevante, alle connessioni nascoste, e alle lacune irrisolte, in un unico flusso.
Porti i Suoi articoli
Indicizzi la Sua libreria nello stesso grafo del corpus integrato e veda le connessioni tra i due.
Colmare le lacune nelle conoscenze
Far emergere interrogativi aperti, evidenze deboli e contraddizioni per dare fondamento a nuove ipotesi.
Convalida le idee e ottieni piani
Metti alla prova un'ipotesi e ottieni un piano di validazione con dataset, baseline, e metriche.
Funziona all'interno dei Suoi agenti
Acceda alle raccolte indicizzate tramite strumenti compatibili con MCP come Claude, Cursor, e ChatGPT.
"Il segnale più prezioso nella scienza è una contraddizione discreta tra due risultati entrambi solidi. Hypothesis le individua, le attribuisce ad asserzioni e articoli specifici, e propone ciò che potrebbe spiegare entrambi i risultati."
Prof. Dr. Andrey Ustyuzhanin
Constructor University
Sviluppato da ricercatori, per ricercatori, in tutte le discipline e nel mondo accademico e nell'industria.
Fisici, ingegneri biochimici e dei biomateriali, scienziati della nanotecnologia e dei polimeri che eseguono calcolo intensivo e intelligenza artificiale su dataset condivisi.
Biologi, ingegneri in genetica e microbiologia, scienziati in biotecnologia e bioinformatica che necessitano di pipeline riproducibili e di una gestione sicura dei dati.
Scienziati informatici, analisti dei dati, e ingegneri di AI, robotica, e sicurezza informatica che desiderano capacità di calcolo, MCP, e workflow degli agenti senza oneri infrastrutturali.
I PI che definiscono i quesiti e selezionano metodi difendibili, e i responsabili di laboratorio o di R&D che hanno bisogno di una visione di portafoglio di temi, scommesse, e rischi tra i team.
Ricercatori a inizio carriera che si aggiornano rapidamente su un argomento e specialisti dell'informazione che standardizzano le fonti, la provenienza, e la consapevolezza delle ritrattazioni.
Gruppi di Ricerca e Sviluppo aziendali che necessitano di una distribuzione sicura per la proprietà intellettuale, dell'indicizzazione locale all'interno del proprio cluster e di risultati da presentare al business.
"Utilizziamo Constructor Research per unificare i dati prodotti da diversi gruppi di ricerca, applicare intelligenza artificiale al dataset e, di conseguenza, accelerare la nostra ricerca."
Konstantin Novoselov vincitore del Premio Nobel
Professore di Fisica, National University of Singapore
gruppi di ricerca di Premi Nobel sulla piattaforma
Computational Materials — pubblicato con il codice su Constructor
piattaforma che sostituisce server, IDE e storage sparsi
"Con Constructor, ho tutto in uno: un cluster con risorse, un IDE, e Constructor Model per archiviare dati e risultati. Apprezzo in particolare la disponibilità di risorse computazionali e quanto sia facile usare i prodotti."
Dr. Andrei Boiarov
Responsabile del team di Machine Learning, R&S, Constructor Tech
"Rappresentazione sparsa per l'apprendimento automatico delle proprietà dei difetti nei materiali 2D", pubblicato su npj Computational Materials, con il codice e i pesi del modello addestrato ospitati su Constructor."
Team di ricerca guidato da K. Novoselov e A. Ustyuzhanin
"Hypothesis mappa la letteratura rivelando affermazioni, contraddizioni e metodi, aiutando la comprensione e accelerando il lavoro."
Prof. Dr. Ivar Martin
Università di Chicago
Acquista un'app, ottieni l'accesso Foundation a tutte. Research non arriva mai da solo
Incluso con ogni app — Constructor Foundation
L'app Research
Research si adatta agli strumenti e all'hardware che già utilizza. Colleghi il suo stack, oppure vada più a fondo con l'API e MCP.
Cloud, cloud privato, on-premise
HPC e GPU, orchestrazione multi-cloud
Simulazione e calcolo avanzato (HPC, GPU, quantum)
Installazione air-gapped e sicura per la proprietà intellettuale
Indicizzazione locale e generazione di testo nel Suo cluster
I dati di ricerca necessitano di una protezione che possa difendere, e di un controllo che possa dimostrare. Il suo lavoro resta suo.
Protezione dei dati dell'UE, DPA disponibile
Privacy dei registri degli studenti negli Stati Uniti
Protezione per gli studenti più giovani
Pratiche di AI responsabile
Opzioni di hosting regionali
In transito e a riposo
Condivisione e autorizzazioni a livello di progetto
Sicurezza delle informazioni [verifica]
Constructor Research è un'unica piattaforma per condurre la ricerca scientifica: risorse di calcolo su cloud, HPC, e GPU pronte all'uso, ambienti riproducibili, archiviazione sicura, e collaborazione, oltre a un'AI incentrata sulla scienza per esplorare la letteratura scientifica e pianificare esperimenti. È utilizzata da team di ricerca accademici e industriali nei settori della scienza dei materiali, delle scienze della vita e dell'informatica.
No. Compute, HPC, e GPU sono pronti all'uso nel cloud, con ambienti preconfigurati e versionati per Lei. Può anche collegare il Suo hardware, orchestrare tra più cloud, oppure distribuire on-premise e in ambienti air-gapped dove il Suo lavoro lo richiede.
L'AI incentrata sulla scienza aiuta a lavorare, non sostituisce il giudizio. Un Assistente di ricerca aiuta a eseguire controlli rapidi e a pianificare esperimenti, e l'integrazione MCP consente di effettuare ricerche e ricerche bibliografiche da strumenti come Claude, Cursor, e ChatGPT. Alcune di queste funzionalità verranno distribuite fino al 2026.
Hypothesis è il navigatore semantico per la ricerca di Constructor. Trasforma articoli, codice e dataset in un grafo della conoscenza di affermazioni, metodi ed evidenze, così può cercare per idea anziché per parola chiave, individuare contraddizioni e lacune e trasformare una direzione in un'ipotesi verificabile con un piano di validazione. È il livello di scoperta che affianca l'ambiente di calcolo di Research.
Research funziona con gli strumenti che gli scienziati già utilizzano, tra cui Overleaf, Mathematica, Matlab, GitHub, e gestori di riferimenti bibliografici come Zotero, con ulteriori connettori (Notion, Authorea, SciNote) in arrivo fino al 2026. Integra IDE come Jupyter e VS Code, e offre un'API aperta e MCP per workflow personalizzati.
I Suoi dati non vengono mai utilizzati per addestrare i modelli, e gli artefatti che produce restano di Sua proprietà. Il lavoro è protetto con crittografia in transito e a riposo, autorizzazioni granulari, e condivisione a livello di progetto. Per i team sensibili alla proprietà intellettuale, l'indicizzazione e la generazione di testo possono essere eseguite all'interno del Suo cluster, con distribuzione on-premise e air-gapped disponibile.
Entri a far parte di una rete in crescita di rivenditori, integratori, e fornitori di soluzioni che stanno portando Constructor Research presso università, istituti di ricerca, e organizzazioni in tutto il mondo. Che Lei sia un distributore edtech, un integratore di infrastrutture per la ricerca, un provider HPC o cloud, o una società di formazione regionale, offriamo modelli di partnership flessibili progettati per creare valore condiviso.
Margini competitivi e supporto alla vendita congiunta per ogni affare che porta.
Formazione, ambienti demo, materiali a marchio congiunto, e un hub di contenuti per partner dedicato.
Campagne congiunte, condivisione dei lead, e visibilità nel nostro Partner Locator.
