наукові статті проіндексовані у бета-версії Hypothesis (NeurIPS & ICML 2025)
Моделі AI доступні із запобіжниками та правами доступу
GPU на вимогу, без налаштувань
у 30-критерійному огляді від Constructor порівняно з кожною альтернативою
Constructor Research є єдиним місцем для здійснення наукової діяльності: готові до використання обчислювальні ресурси та HPC, захищене сховище, відтворювані середовища, та співпраця для дослідницьких команд, у академічній сфері та індустрії. Орієнтована на науку AI розміщена поверх, тож ви можете шукати літературу за ідеєю та методом, формувати гіпотези, засновані на доказах, і переходити до експериментів без перемикання інструментів. І оскільки Research є частиною платформи Constructor, вона спільно використовує облікові записи та дані з Learn, Assess, Groups, та рештою вашого стека. Одне рішення, один контекст, кожен сценарій.
Усе необхідне дослідницькій команді для обчислень, співпраці та аналізу наукової літератури, без необхідності поєднувати розрізнені інструменти
Хмара, HPC, і GPU, які готові до використання, без налаштування bash і ssh та без очікування на IT. Збільшуйте масштаб, коли експеримент цього потребує, зменшуйте масштаб, коли ні.
Готові до використання шаблони та налаштовувані workflows усувають повторюване налаштування в експериментах, тому прогони відтворювані та запускаються швидше.
Надавайте спільний доступ і фіксуйте середовища, щоб колеги отримували той самий результат на тих самих даних. Версіювання експериментів і згенерованого вмісту забезпечує відстежуваність роботи.
Діліться даними, алгоритмами та результатами з вашою командою та зовнішніми партнерами для миттєвого зворотного зв’язку, з обмеженим доступом, щоб учасники бачили лише те, що мають бачити.
Очікується у 2026 році
Асистент для досліджень, який проводить швидкі звірки з наявними даними та обчислювальними методами, допомагає планувати та налагоджувати експерименти, орієнтований на науку, а не на загальне автодоповнення коду.
Бета
Шукайте наукові статті за ідеєю, методом, твердженням і результатом, а не лише за ключовими словами. Constructor Hypothesis перетворює наукову літературу на граф знань, у якому ви можете орієнтуватися, щоб знаходити докази, суперечності та прогалини.
Очікується у 2026
Працюйте з інструментами, якими ви вже користуєтеся, Overleaf, Mathematica, Matlab, GitHub, а також з бібліографічними менеджерами на кшталт Zotero, щоб Research відповідав вашому workflow і не замінював його.
Очікується у 2026 році
Запускайте дослідження та пошук літератури з інструментів, сумісних із MCP (Claude, Cursor, ChatGPT, або ваших власних агентів), щоб пошук став частиною щоденної роботи, а не окремим кроком.
Надійні механізми контролю доступу та шифрування захищають чутливі матеріали. Для команд, занепокоєних питаннями інтелектуальної власності, локальна індексація та генерація тексту можуть працювати всередині вашого власного кластера.
Від запитання до обґрунтованого результату, на одній платформі
Обчислювальні ресурси, HPC та GPU готові до використання у хмарі, без ручного налаштування сервера чи програмного забезпечення.
Підключайте набори даних, код і бібліотеки посилань. Індексуйте власні публікації разом із вбудованим корпусом.
Шукайте літературу за методом і твердженням за допомогою Hypothesis, а потім підготуйте гіпотези, засновані на доказах.
Використовуйте шаблони та workflows на масштабованих обчислювальних ресурсах, із AI-асистентом, орієнтованим на науку, який допоможе.
Поділіться доступом, результатами та закріпленими середовищами, щоб члени команди могли відтворити той самий результат.
Отримуйте плани валідації, відстежуйте версії та експортуйте простежувані артефакти для перегляду та публікації.
Вже доступно
2026
2026 і далі
Notebook tools and national HPC portals give researchers access. Constructor Research adds science-focused AI, HPC and multi-cloud orchestration, and deployable research apps, with a lower skill barrier and a lower total cost.
| Before | With Constructor Research |
|---|---|
| Server management Bash / ssh setup with IT | Server management Ready to use in the cloud |
| Computational resources Manually handle HPC and GPUs | Computational resources On-demand, with no setup |
| Environment management Manual software install and versioning | Environment management Pre-configured and automatic |
| Team collaboration Complex manual integration | Team collaboration Pre-integrated and ready to use |
| Literature and hypotheses Keyword search across scattered PDFs | Literature and hypotheses Semantic search and a knowledge graph (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 |
Охопіть цілу галузь, починаючи з одного запитання. Hypothesis перетворює статті, код, набори даних і результати на зручний для навігації граф знань тверджень, методів і доказів, тож ви переходите від запитання до найрелевантніших робіт, прихованих зв’язків і незаповнених прогалин, в одному потоці.
Додайте власні статті
Проіндексуйте свою бібліотеку в той самий граф, що використовується для вбудованого корпусу, і переглядайте зв’язки між вашою бібліотекою та вбудованим корпусом.
Заповнюйте прогалини у знаннях
Виявляйте відкриті питання, обмежені докази та суперечності, щоб обґрунтувати нові гіпотези.
Перевіряйте ідеї та отримуйте плани
Проведіть стрес-тест гіпотези та отримайте план валідації з наборами даних, еталонами та метриками.
Працює у ваших агентах
Отримуйте доступ до індексованих колекцій з MCP-сумісних інструментів як Claude, Cursor, та ChatGPT.
"Найцінніший сигнал у науці є тихою суперечністю між двома результатами, обидва з яких є надійними. Hypothesis виявляє їх, пов’язує з конкретними твердженнями та науковими статтями, і пропонує, що могло б пояснити обидва."
Prof. Dr. Andrey Ustyuzhanin
Constructor University
Створено дослідниками, для дослідників, у різних дисциплінах і в академічній та промисловій сферах.
Фізики, біохіміки та інженери з біоматеріалів, науковці у сфері нанотехнологій і полімерів, які виконують ресурсоємні обчислення та застосовують штучний інтелект на спільних наборах даних.
Біологи, інженери з генетики та мікробіології, науковці з біотехнології та біоінформатики, які потребують відтворюваних конвеєрів і захищеного оброблення даних.
Фахівці з комп’ютерних наук, аналітики даних, та інженери з AI, робототехніки, та кібербезпеки, які потребують обчислювальних потужностей, MCP, та workflows агентів без накладних витрат на інфраструктуру.
Головні дослідники, які формулюють запитання та обирають обґрунтовані методи, а також керівники лабораторій або НДДКР, яким потрібен огляд портфеля тем, стратегічних ставок і ризиків у різних командах.
Дослідники на початку кар’єри, які швидко опановують тему, та фахівці з інформації, які стандартизують джерела, походження, та поінформованість щодо відкликань.
Корпоративні групи R&D, які потребують IP-безпечного розгортання, локального індексування всередині їхнього власного кластера та результатів, які вони можуть передати бізнесу.
"Ми використовуємо Constructor Research, щоб об’єднати дані, отримані різними дослідницькими групами, застосувати машинний інтелект до набору даних, і в результаті прискорити наші дослідження."
Konstantin Novoselov лауреат Нобелівської премії
Професор фізики, Національний університет Сінгапуру
дослідницькі групи лауреатів на платформі
Computational Materials — опубліковано з кодом на Constructor
платформа, що замінює розрізнені сервери, IDE, і сховища
"З Constructor, у мене все в одному: кластер із ресурсами, IDE, і Constructor Model для зберігання даних і результатів. Мені особливо подобається наявність обчислювальних ресурсів і те, наскільки легко користуватися продуктами."
Dr. Andrei Boiarov
Керівник команди з машинного навчання, R&D, Constructor Tech
"Розріджене подання для машинного навчання властивостей дефектів у 2D-матеріалах", опубліковано в npj Computational Materials, а код і ваги навченої моделі розміщено на Constructor."
Дослідницьку команду очолюють К. Новосьолов та А. Устюжанін
"Hypothesis вибудовує карту літератури, виявляючи твердження, суперечності та методи, сприяючи розумінню та пришвидшуючи роботу."
Prof. Dr. Ivar Martin
Університет Чикаго
Купіть один застосунок, отримайте увесь Foundation. Research ніколи не приходить наодинці
У комплекті з кожним застосунком — Constructor Foundation
Застосунок Research
Research сумісний з інструментами та апаратним забезпеченням, які ви вже використовуєте. Підключіть свій стек, або заглибтеся за допомогою API та MCP.
Дані досліджень потребують захисту, який ви можете відстояти, і контролю, який ви можете підтвердити. Ваша робота залишається вашою.
Захист даних в ЄС, доступна DPA
Конфіденційність записів студентів у США
Захист для молодших учнів
Практики відповідального AI
Варіанти регіонального хостингу
Під час передавання та в стані спокою
Спільний доступ і дозволи на рівні проєкту
Інформаційна безпека [перевірити]
Constructor Research — це єдина платформа для наукової роботи: готові до використання хмарні обчислення, HPC, GPU-обчислення, відтворювані середовища, захищене зберігання даних, співпраця, а також орієнтований на науку AI для вивчення наукової літератури та планування експериментів. Її використовують академічні та промислові дослідницькі команди у галузях матеріалознавства, наук про життя, комп'ютерних наук.
Ні. Обчислювальні ресурси, HPC і GPU готові до використання в хмарі, із попередньо налаштованими та версіонованими для Вас середовищами. Ви також можете підключити власне обладнання, оркеструвати між хмарами або розгортати локально та в ізольованих від мережі середовищах де цього потребує Ваша робота.
AI, орієнтований на науку, допомагає вам працювати, він не замінює ваше судження. Помічник з досліджень допомагає виконувати швидкі перевірки та планувати експерименти, і інтеграція MCP дає змогу здійснювати дослідження та пошук літератури з інструментів на кшталт Claude, Cursor, і ChatGPT. Деякі з цих можливостей впроваджуються протягом 2026 року.
Hypothesis — семантичний дослідницький навігатор від Constructor. Він перетворює статті, код і набори даних на граф знань із тверджень, методів і доказів, тож ви можете шукати за ідеєю, а не за ключовим словом, знаходити суперечності та прогалини й перетворювати напрям на перевірювану гіпотезу з планом перевірки. Це шар виявлення, що працює поруч із обчислювальним середовищем Research.
Research працює з інструментами, якими науковці вже користуються, зокрема Overleaf, Mathematica, Matlab, GitHub, і бібліотеками для керування бібліографією, як-от Zotero, а також додаткові конектори (Notion, Authorea, SciNote) з'являтимуться протягом 2026 року. Research інтегрує IDE, зокрема Jupyter та VS Code, і пропонує відкритий API та MCP для користувацьких workflow.
Ваші дані ніколи не використовуються для навчання моделей, і ви володієте артефактами, які створюєте. Робота захищена шифруванням під час передавання та зберігання, деталізованими правами доступу та спільним доступом у межах проєкту. Для команд, чутливих до питань інтелектуальної власності, індексація та генерування тексту можуть виконуватися у вашому власному кластері, з можливістю локального розгортання та розгортання з повною мережевою ізоляцією.
Приєднайтеся до зростаючої мережі реселерів, інтеграторів і постачальників рішень, які впроваджують Constructor Research у університетах, дослідницьких інститутах та організаціях у всьому світі. Незалежно від того, чи ви дистриб'ютор edtech, інтегратор дослідницької інфраструктури, постачальник HPC чи хмарних послуг, або регіональна навчальна компанія, ми пропонуємо гнучкі моделі партнерства, розроблені для створення спільної цінності.
Конкурентні маржі та підтримка спільних продажів для кожної угоди, яку ви залучаєте.
Навчання, демонстраційні середовища, співбрендовані матеріали, та окремий партнерський контент-хаб.
Спільні кампанії, обмін лідами та видимість у нашому каталозі партнерів.
