Constructor Research об’єднує весь дослідницький цикл в одному робочому просторі: вивчення літератури, формулювання гіпотез і проведення експериментів на готових обчисленнях і HPC, із захищеним сховищем, відтворюваними середовищами та співпрацею для команд з академічного середовища й промисловості. А оскільки Research є частиною платформи Constructor, він має спільні облікові записи та дані з Learn, Assess, Groups та рештою вашого стеку.
8 000+
наукових статей проіндексовано в бета-версії Hypothesis
(NeurIPS & ICML 2025)
200+
моделей AI доступно
із запобіжниками та правами доступу
Мультихмара + HPC
GPU на вимогу,
без налаштування
40 000+
GPU-годин на A100 і H100
у Constructor University за 12 місяців
Усе, що потрібно дослідницькій команді для обчислень, співпраці та аналізу літератури, без необхідності поєднувати різні інструменти.
Шукайте статті за ідеєю, методом, твердженням і результатом, а не лише за ключовими словами. Constructor Hypothesis перетворює літературу на граф знань, у якому ви знаходите докази, суперечності та прогалини.
Хмара, HPC і GPU на вимогу, без очікування ІТ. Шаблони прибирають повторюване налаштування запусків, а налаштування зберігається, щоб будь-хто міг повторити запуск.
Визначте запуск один раз, змінюйте параметри та порівнюйте запуски в одному звіті. Кожен запуск зберігає аудиторський запис: параметри, симулятор, результат. Сьогодні це квантові схеми та квантове машинне навчання.
Надавайте доступ і фіксуйте середовища, щоб колеги отримували той самий результат на тих самих даних. Версіонування експериментів і згенерованого контенту робить роботу простежуваною.
Діліться даними, алгоритмами та результатами з командою і зовнішніми партнерами для швидкого зворотного зв’язку, з обмеженим доступом, щоб кожен бачив лише те, що має бачити.
Контроль доступу та шифрування захищають чутливу роботу. Для команд, які дбають про інтелектуальну власність, локальне індексування та генерація тексту можуть працювати у вашому власному кластері.
Research Assistant, що виконує швидкі перевірки на основі наявних даних і обчислювальних методів та допомагає планувати експерименти й усувати проблеми, налаштований для науки, а не для загального доповнення коду.
Підключайте Overleaf, Mathematica, Matlab і менеджери бібліографії на кшталт Zotero, щоб Research вбудовувався у ваш робочий процес, а не замінював його.
Звертайтеся до своїх колекцій Hypothesis із Claude, Cursor, ChatGPT або власних агентів, щоб пошук став частиною щоденної роботи.
Охопіть цілу галузь одним запитанням. Hypothesis перетворює статті, код, набори даних і результати на зручний для навігації граф знань із тверджень, методів і доказів, тож ви за один прохід переходите від запитання до найважливіших робіт, прихованих зв’язків і нерозв’язаних прогалин.
Індексуйте свою бібліотеку в тому самому графі, що й вбудований корпус, і бачте зв’язки між ними.
Виявляйте відкриті питання, слабкі докази та суперечності, щоб обґрунтувати нові гіпотези.
Перевірте гіпотезу на міцність і отримайте план валідації з наборами даних, базовими лініями та метриками.
Отримуйте доступ до проіндексованих колекцій з MCP-сумісних інструментів, таких як Claude, Cursor і ChatGPT.
«Найцінніший сигнал у науці — це тиха суперечність між двома результатами, які обидва надійні. Hypothesis знаходить такі суперечності, пов’язує їх із конкретними твердженнями й статтями та пропонує, що може пояснити обидва.»
Один контекст від початку до кінця: колекція з першого кроку живить запуск на третьому.
Обчислення, HPC і GPU готові в хмарі, без ручного налаштування серверів чи програмного забезпечення.
Підключіть набори даних, код і бібліотеки посилань. Індексуйте власні статті поряд із вбудованим корпусом.
Шукайте літературу за методом і твердженням з Hypothesis, а потім формулюйте гіпотези на основі доказів.
Використовуйте шаблони та робочі процеси на масштабованих GPU- та HPC-обчисленнях, із зафіксованим середовищем для кожного запуску.
Діліться доступом, результатами та зафіксованими середовищами, щоб колеги відтворювали той самий результат.
Відстежуйте версії та експортуйте простежуваний код, дані й результати для рецензування та публікації.
Безкоштовні ноутбуки, національні HPC-квоти, хмарні ML-платформи та AI-інструменти для роботи з літературою по-своєму корисні дослідникам. Constructor Research об’єднує обчислення, оркестрацію HPC і мультихмари, відтворювані середовища й застосунки, готові до розгортання, в одному робочому просторі, а орієнтований на науку AI уже доступний у бета-версії, і нові можливості на підході.
Constructor Research входить до переліку найкращих платформ для data science від The Interregnum.
Налаштування bash / ssh разом з ІТ-відділом
Ручне керування HPC і GPU
Ручне встановлення ПЗ і версіонування
Складна ручна інтеграція
Пошук за ключовими словами в розрізнених PDF
Готово до роботи в хмарі
На вимогу, без налаштування
Попередньо налаштовано й автоматично
Попередньо інтегровано й готово до роботи
Семантичний пошук і граф знань (Hypothesis)
«Інші інструменти для досліджень» охоплюють платформи ноутбуків, університетські та національні HPC-сервіси, хмарні ML-платформи та AI-інструменти для роботи з літературою. Можливості залежать від продукту. Порівняння ґрунтується на загальнодоступній документації продуктів.
Прокрутіть горизонтально, щоб порівняти всі стовпці.
| Можливість | Constructor Research | Інші інструменти для досліджень |
|---|---|---|
AI та пошук знань | ||
Пошук літератури за ідеєю, методом і твердженням |  Hypothesis (бета) з графом тверджень і доказів | Окремі AI-інструменти; карти цитувань поширені |
Охоплення літератури | 8 000+ статей у бета-версії, плюс ваші власні | Спеціалізовані інструменти індексують понад 100 мільйонів статей |
AI-асистент, агенти та MCP | MCP-сервер для Hypothesis; Research Assistant незабаром | Агенти для коду та MCP вже є в багатьох інструментах |
Обчислення та інфраструктура | ||
Хмара та GPU на вимогу | Готові до роботи, без налаштування | Поширені в хостингових ноутбуках і хмарному ML |
HPC і власне обладнання | Оркестрація з того самого робочого простору | Сильна сторона HPC-порталів; власний хостинг, потрібен ІТ |
Мультихмарна оркестрація | Підтримується, налаштовується разом із нашою командою | Рідко; більшість прив’язує до однієї хмари |
Співпраця та відтворюваність | ||
Відтворювані середовища | Шаблони та зафіксовані середовища | Поширені, часто через контейнери чи образи |
Спільне редагування в реальному часі | Контрольований доступ; без спільного редагування наживо | Є в кількох інструментах для ноутбуків |
Дослідницькі застосунки, готові до розгортання | Багатосервісні застосунки з вбудованим реєстром образів | Зазвичай окремий продукт або доповнення |
Розгортання та контроль даних | ||
Варіанти розгортання | Хмара, приватна хмара, локально або ізольовано | Лише хостинг або власний хостинг із зусиллями ІТ |
AI у власній інфраструктурі | Індексування та генерація тексту у вашому кластері | Переважно на серверах постачальника; власний хостинг потребує ІТ |
Доступ і цінність | ||
Безкоштовний старт для окремих користувачів | Бета-версію Hypothesis можна спробувати безкоштовно | Поширено: безкоштовні та освітні плани |
Безкоштовні академічні обчислення | Можна підключити HPC, яким ви вже користуєтеся | Безкоштовні національні квоти для дослідників, які відповідають умовам |
Ширша платформа в комплекті | Навчання, оцінювання та інше в комплекті | Зазвичай окремі продукти |
Фізики, інженери з біохімії та біоматеріалів, фахівці з нанотехнологій і полімерів, які виконують складні обчислення та застосовують машинний інтелект до спільних наборів даних.
Біологи, інженери з генетики та мікробіології, фахівці з біотехнологій і біоінформатики, яким потрібні відтворювані конвеєри та безпечна робота з даними.
Фахівці з комп’ютерних наук, аналітики даних, інженери з AI, робототехніки та кібербезпеки, яким потрібні обчислення, MCP і агентні процеси без турбот про інфраструктуру.
Керівники досліджень, які формулюють питання та обирають обґрунтовані методи, а також керівники лабораторій чи R&D, яким потрібен портфельний огляд тем, ставок і ризиків усіх команд.
Дослідники на початку кар’єри, які швидко занурюються в тему, та фахівці з інформації, які стандартизують джерела, походження даних і відстеження відкликаних статей.
Корпоративні R&D-підрозділи, яким потрібні безпечне для ІВ розгортання, локальне індексування у власному кластері та результати, які можна передати бізнесу.
Дослідницька група нобелівського лауреата веде свою наукову роботу на Constructor Research: від спільних даних до опублікованих відтворюваних результатів.
Дослідницька група під керівництвом нобелівського лауреата на платформі
Computational Materials: статтю опубліковано разом із кодом на Constructor
Платформа замість розрізнених серверів, IDE та сховищ
«Ми використовуємо Constructor Research, щоб об’єднувати дані різних дослідницьких груп, застосовувати машинний інтелект до набору даних і завдяки цьому прискорювати наші дослідження».
«З Constructor у мене все в одному місці: кластер із ресурсами, IDE та Constructor Model для зберігання даних і результатів. Особливо ціную доступність обчислювальних ресурсів і те, наскільки просто користуватися продуктами».
«Sparse representation for machine learning the properties of defects in 2D materials», опубліковано в npj Computational Materials; код і ваги навченої моделі розміщено на Constructor.
«Hypothesis створює карту наукової літератури, виявляючи твердження, суперечності та методи, що допомагає розуміти й прискорює роботу».
Що ви купуєте
Обчислення на вимогу, HPC, GPU та мультихмарна оркестрація
Автоматизація, шаблони та відтворювані середовища
Співпраця та миттєвий обмін із контрольованим доступом
Орієнтований на науку AI: MCP-сервер Hypothesis, Research Assistant незабаром
Дослідження літератури та граф знань із Hypothesis
Дослідницькі застосунки для розгортання, реєстр контейнерів, інтеграція з GitHub
Входить до 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 працює з інструментами й обладнанням, які ви вже використовуєте. Підключіть свій стек або зануртеся глибше за допомогою відкритого API.
Overleaf, Mathematica, Matlab (незабаром)
Бібліотеки посилань Zotero (незабаром)
Notion, Authorea, SciNote (незабаром)
Індекси видавців: Crossref, PubMed
GitHub / Git, сховище S3
Транскрипти Constructor Groups як контекст проєкту
Хмара, приватна хмара, локально
HPC і GPU, мультихмарна оркестрація
Ізольоване та безпечне для ІВ встановлення
Локальне індексування та генерація тексту у вашому кластері
MCP-сервер для агентних процесів
Інтегровані IDE: Jupyter, VS Code
Збирання контейнерів і реєстр образів
Відкритий API та автоматизація власних процесів
Єдиний вхід через Constructor Platform
Дослідницькі дані потребують захисту, який можна обґрунтувати, і контролю, який можна довести. Ваша робота залишається вашою.
Приєднуйтеся до мережі реселерів, інтеграторів і постачальників рішень, які впроваджують Constructor Research в університетах, науково-дослідних інститутах і організаціях по всьому світу. Дистриб’ютор edtech, інтегратор дослідницької інфраструктури, постачальник HPC чи хмарних послуг або регіональна навчальна компанія — ми пропонуємо гнучкі моделі партнерства для спільної цінності.
Конкурентна маржа та підтримка спільних продажів у кожній угоді, яку ви приводите.
Навчання, демо-середовища, спільно брендовані матеріали та окремий Partner Content Hub.
Спільні кампанії, обмін лідами та видимість у нашому 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)
