Спрощення та прискорення дослідницького циклу
Спрощення та прискорення дослідницького циклу
Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще - дослідженнях
Improve the quality of your experiments and discovery with an all-in-one solution that supports scientific and industrial research teams.
A high-performing infrastructure with advanced computing, secure storage, and next-gen collaborative features for data analysis enables you to streamline processes by limiting the need for manual deployment.
Focus on your research while we support and automate your data processing to improve the research innovation cycle and identify new opportunities.
Made by researchers – for researchers
From the office to the lab, develop and realize your research projects with AI-based and computational modelling.
Material scientists
Physicists, biochemistry and bio-material engineers, nanotechnology and polymer scientists
Life scientists
Biologist, genetics and microbiology engineers, biotechnology and bioinformatics scientists
IT engineers
Computer scientists, data analysts, software, robotics and cybersecurity engineers, artificial intelligence specialists
Accelerate your research with advanced computational tools
Automation
Save time with ready-to-use templates and customizable workflows for faster experiments.
Collaboration and instant sharing
Easily share data, algorithms, and results with your team and external partners for immediate feedback and progress.
Reproducibility
Make experiments reproducible by sharing access and ensuring consistency across collaborators.
Workflow management
Organize and access all your research data securely in one place.
Resource management
Optimize your resources, including servers and HPC, to get the most out of your infrastructure.
Security
Keep your research data secure with robust access controls and encryption to protect sensitive information.
Опубліковано перше дослідження з використанням дослідницької Constructor Platform
Опубліковано перше дослідження з використанням дослідницької Constructor Platform
Команда під керівництвом Костянтина Новосьолова та Андрія Устюжаніна опублікувала статтю "Розріджене представлення для машинного навчання властивостей дефектів у 2D матеріалах" у престижному журналі npj Computational Materials. Код та ваги навченої моделі доступні на дослідницькій платформі Constructor.
Етапи наукового дослідження
До | З Constructor Research | |
|---|---|---|
Управління серверами | Налаштування через Bash/ssh з АйТі-відділом | Готово до використання в хмарному сховищі |
Обчислювальні ресурси | Ручне встановлення HPC,GPU | По запиту, без налаштування |
Запуск проєкту | Ручне встановлення програмного забезпечення та версіонування | Попередньо налаштоване і автоматичне |
Інструменти для командної роботи | Складна ручна інтеграція | Попередньо інтегровані і готові до використання |
Лідери трансформують науковий ландшафт
Лідери трансформують науковий ландшафт
За підтримки
За підтримки
Load more...
