Google Cloud でグローバルな科学的発見とイノベーションを実現

※この投稿は米国時間 2025 年 4 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

地球や宇宙の謎の解明から、医療研究や産業イノベーションの促進まで、科学的発見は私たちの生活のほぼあらゆる側面に影響を与えています。現在、科学の進歩は理論、実験、コンピューティングの相互作用に依存しており、最も重要な課題や困難な課題を解決するために、ハイ パフォーマンス コンピューティング（HPC）などの高度なコンピューティング技術や手法がますます必要になってきています。

近年、AI は情報の評価と生成のための強力なツールとして台頭し、科学的発見、ビジネス イノベーション、生産性向上のための強力なツールにもなっています。最近では、量子コンピューティングの進歩により、従来のコンピュータでは手に負えないような問題を解決し、さらにはその解決までの時間を短縮できるという自信が高まっています。現在開発中の量子コンピュータにより、新薬や新素材の創出の促進、複雑な金融や物流のシナリオにおける費用とリスクの低減、より高性能な AI モデルの開発を可能にする大規模な生産システムが実現するでしょう。

Google のビジョンは、科学のための最も包括的で機能性に優れた、アクセスしやすいプラットフォームになることです。2008 年以来、Google Cloud は科学的発見を支援し、HPC クラスタを含むコンピューティング機能とデータ ストレージ機能を世界中の科学者、エンジニア、デベロッパーに提供してきました。そして今週から、新しい革新的な科学を実現し続けていくために、Google DeepMind と Google Research の優れた機能を Google Cloud の新しいインフラストラクチャと AI 機能に統合し、科学技術計算のための高機能なクラウド規模のツールを研究者に提供していきます。新機能は次のとおりです。

• 科学技術計算のためのスーパーコンピューティング クラスのインフラストラクチャ: AMD CPU を搭載した最新の H4D VM と、最新 NVIDIA GPU 搭載の A4/A4X VM によるスーパーコンピューティング クラスタをデプロイして利用できるようになりました。これらの VM には、スーパーコンピュータのようなスケーリングとパフォーマンスを実現する新しい低レイテンシ ネットワーキングが搭載されています。また、高性能ストレージ I/O 向けの Google Cloud Managed Lustre も発表します。これらのリソースにより、科学者は大規模で複雑な科学の問題に取り組めるようになります。

• 天気予報と生物学のための AI モデルを活用した高度な科学アプリケーション: 生物分子の構造と相互作用を予測する AlphaFold 3 と天気予報のための WeatherNext モデルという、AI を活用した初の科学アプリケーションをより広範な科学コミュニティ向けに提供します。

• アイデアと発見を加速する AI エージェント: Google Agentspace に新たに追加された 2 つの AI エージェント「Deep Research」と「Idea Generation」は、包括的な研究レポートの作成と新しい科学的仮説の迅速な生成を支援します。

では、これらの新機能について詳しく見ていきましょう。

科学分野向けのスーパーコンピューティング クラスのインフラストラクチャとツール

スーパーコンピュータは、非常に大規模な問題で最大のパフォーマンスを発揮するだけでなく、大規模な AI モデルをトレーニングできるように設計されています。科学と AI の進歩が続くなか、スーパーコンピューティング リソースへの迅速かつ容易なアクセスは不可欠です。

研究者は、第 5 世代 AMD EPYCTM プロセッサを使用した、Google の最も強力な CPU ベースの VM である新しい H4D VM（仮想マシン）をベースとして、Google Cloud でスーパーコンピューティング クラスの HPC クラスタをデプロイ、利用できるようになりました。H4D クラスタは、Google の Falcon と Titanium オフロード テクノロジーを活用したリモート ダイレクト メモリ アクセス（RDMA）ネットワーキングで接続されるため、HPC アプリケーションでの低レイテンシ通信を可能にします。RDMA 経由の標準メッセージ パッシング ライブラリを使用することで、H4D VM はアプリケーションを最大数万コアまで効率的にスケールでき、解決までの時間を短縮できます。H4D VM プレビュー版には、こちらからご登録いただけます。

ハーバード大学は、Google Cloud を使用して、赤血球や磁気制御人工細菌鞭毛（ABF）などの構造の大規模なシステムをシミュレートすることで心臓病の研究を進めており、人間の血管内の血栓や循環腫瘍細胞を攻撃して溶解する治療法の開発を目指しています。

「Google の新しい H4D ベースのクラスタの機能により、1 兆個に近い粒子のシステムをシミュレートする態勢が整い、これにより循環機能や循環器疾患に関する前例のない分析情報を引き出せるようになります。このコンピューティング能力の飛躍的な向上により、画期的な治療法の追求が劇的に加速し、心臓病における血管損傷に対して効果的な精密治療に近づくことができるでしょう。」- ハーバード大学、Petros Koumoutsakos 教授

最近発表された A4 および A4X VM をベースにした HPC クラスタも、Google の科学的発見のポートフォリオにおける重要なコンポーネントです。NVIDIA の最新 HGX B200 GPU を搭載した A4 VM は、複数の科学技術計算アプリケーションに対応する汎用性の高い強力なツールであり、直接数値シミュレーションや AI トレーニングに優れたパフォーマンスを提供します。A4X VM は、NVIDIA GB200 NVL72 GPU によって高速化されており、最も要求の厳しい超大規模 AI ワークロードのトレーニングとサービングに特化して設計されています。

これらの GPU 搭載 VM を使用したクラスタは、イノベーションの新境地である量子コンピューティングにも対応できる、スーパーコンピューティング クラスのパフォーマンスを実現します。将来的には、量子コンピューティング システムにより、科学者は従来の最も強力なスーパーコンピュータでも解決できない問題を解決できるようになるでしょう。一方、A シリーズ VM をベースとする HPC クラスタは、量子シミュレーションのソリューション ブループリントを使用して大規模な量子回路をシミュレートすることで、将来の量子コンピュータの設計や量子アルゴリズムの最適化に活用できます。

たとえば、Google Research の Quantum AI チームは、Google Cloud を活用して量子ハードウェアの複雑なデバイス物理をシミュレートし、高度なハイブリッド量子古典アルゴリズムの開発や新しい量子アルゴリズムの探索、テストを行っています。この堅牢なシミュレーション環境は、要求の厳しい量子研究ワークフローに不可欠なパフォーマンスとスケーラビリティを提供することで、科学の躍進に貢献しています。

「Google Cloud の新しい GPU ベースのスーパーコンピュータで、深さ 30 の 43 量子ビット回路をシミュレートしたところ、優れたスケーラビリティが確認できました。これらの結果は、研究者がより大規模で深い量子回路を開発、テストできる可能性を明確に示しており、量子アルゴリズムのパフォーマンスを理解し、現在の量子コンピュータの応用に向けた進歩を加速させるうえで重要なものです。」- Google Quantum AI、コンピュータ サイエンス担当ディレクター、Sergio Boixo

HPC クラスタでは、コンピューティング パフォーマンスが低下しないように高い I/O パフォーマンスが求められます。DataDirect Networks と共同で開発し、EXAScaler テクノロジーをベースとした新しい Google Cloud Managed Lustre ストレージ サービスは、スーパーコンピューティング規模のアプリケーションに必要な I/O パフォーマンスを提供します。Google Cloud Managed Lustre は、HPC と AI アプリケーション向けに最適化された、高パフォーマンスでフルマネージドの並列ファイル システムを提供します。ペタバイト規模の容量と最大 1 TB/秒のスループットを発揮する Managed Lustre は、研究者が科学的発見を推進するために必要な I/O パフォーマンスを確実に提供します。Managed Lustre のプレビュー版へのアクセスをリクエストする場合は、Google アカウント担当者までお問い合わせください。

AI モデルを活用した高度な科学アプリケーション

Google は先日、Google Cloud 上で研究者や企業向けに AI を活用した初の科学アプリケーションを発表しました。画期的な分子構造と相互作用の予測モデルである AlphaFold 3 と、天気予報モデルの WeatherNext です。

Google DeepMind と Isomorphic Labs が開発した AlphaFold 3 は、生命を構成するあらゆる分子の構造と相互作用をかつてない精度で予測する能力により、生物学に革命をもたらしています。分子構造とその相互作用を理解することで、研究者は人間の健康と疾患における複雑な相互作用をより深く理解できるようになります。AlphaFold 3 は現在、Google Cloud 上で非営利目的での利用が可能です。

「Google Cloud で AlphaFold の科学的機能を利用することで、研究であらゆる生物分子クラスの構造と相互作用を迅速に予測し、調査できるようになります。この機能の変化により、疾患への理解が加速し、治療について仮説を立てることが可能になります。」- Broad Institute、Ladders to Cures Accelerator シニア グループ リーダー、Sumaiya Iqbal 氏

ユーザーをさらにサポートするため、Cluster Toolkit 経由でデプロイ可能な新しい高スループット ソリューションで AlphaFold 3 へのアクセスを簡素化しています。このターンキー ソリューションにより、インフラストラクチャを自動スケーリングすることで費用を最小限に抑えながら、数百から数万のシーケンスを効率的にバッチ処理できます。

天気予報の分野では、Google DeepMind と Google Research の WeatherNext モデルが AI を使用して高速かつ正確な天気予報を提供しており、最近、BigQuery と Earth Engine で WeatherNext AI によるライブ予報をリリースしました。このたび、Google Cloud の Vertex AI Model Garden を介して WeatherNext AI モデルにアクセスし、エネルギー予測、ロジスティクス、農業、リスク管理などのためにこれらの高度なモデルをカスタマイズしてデプロイできるようになりました。

より高速で正確な天気予報モデルに、より簡単かつ手頃な価格でアクセスできるようになることで、研究者はより多くのシナリオを研究でき、組織は熱波、洪水、ハリケーンなどの気象現象に備えてインフラストラクチャ、人員、サプライ チェーン、コミュニティへの影響を軽減できるようになります。

たとえば、Carrier は、ホーム エネルギー マネジメント システム（HEMS）の一環として Google Cloud の WeatherNext AI モデルを活用し、電力網の柔軟性を高め、よりスマートなエネルギー管理の実現を計画しています。WeatherNext AI モデルがデプロイされれば、HEMS がエネルギーの流れをインテリジェントに管理してくれるようになると期待されています。電力網の状況、エネルギー需要、天気予報に基づいてエネルギーの充電、放電、再配分をリアルタイムで行うことで、よりバランスのとれたサステナブルな電力網の構築に貢献します。

AI を究極の研究パートナーとして活用

Google の情報、生産性、高度な AI ツールからなる堅牢なエコシステムは、長年にわたり科学研究を推進し、研究者に情報と知見を提供してきました。Google Scholar は、膨大な科学文献を検索し、関連する出版物を探して追跡するために欠かせないリソースです。そして Gemini は、高度な科学的、技術的コンテンツから情報を統合し、要約して説明することができます。また、AI を活用したリサーチ アシスタントである NotebookLM は、選択した研究論文やデータセットをインテリジェントに処理して要約し、文献レビューを大幅に加速して重要な情報を抽出します。

今回、Agentspace に 2 つの新しい AI エージェントが追加されました。これらのエージェントは、科学研究をさらに加速させ、仮説の生成に革命をもたらす可能性を秘めています。Deep Research は、社内外の情報源から情報を統合して詳細な調査レポートを生成することで、何時間にも及ぶ調査を大幅に短縮します。Idea Generation は、アイデアを生み出し、それらを相互にテストして最良の仮説を見つける AI エージェントによって斬新なアイデアを迅速に開発できるようサポートします。

科学者は、Google Cloud 上の AI Studio と Vertex AI を活用して、カスタマイズされた AI アプリケーションや高度な ML ワークフローを開発することもできます。また、Gemini 2.0 モデルと同じ研究とテクノロジーに基づいて構築された、軽量かつ最先端のオープンモデル コレクションである Gemma 3 も先日発表しました。これらは、Google がこれまで開発した中で最も高度で、責任をもって開発された移植可能なオープンモデルであり、ローカル デバイス上で科学アプリケーションを作成するために使用できます。最後に、Vertex AI Agent Engine を活用した Google Research の Geospatial Reasoning フレームワークは、科学者やアナリストが新しい地理空間基盤モデルと生成 AI を通じて、世界に関する強力な分析情報を引き出せるようにしてくれます。

今とこれからの科学変革を実現

これらの新しい高度なインフラストラクチャ、AI アプリケーション、AI 生産性向上テクノロジーを組み合わせ、あらゆる種類のコンピュータ サイエンスの研究にクラウド規模の新たな科学的機能を実現します。Google の発見、コラボレーション、生産性向上ツールと組み合わせることで、科学者や研究者にクラウドを活用した包括的な科学的機能を提供しています。

オープン サイエンスの計算研究における主要研究所であるアルゴンヌ国立研究所（ANL）は、Google Cloud と協力して、高度なコンピューティング テクノロジーと AI ツールにより、科学者やエンジニアがこれまで以上に迅速に画期的な発見を得られるようにする方法を模索しています。このコラボレーションを通じて、ANL は計算研究に Google Cloud ソリューションを使用して評価を行い、スーパーコンピューティング規模の科学における Google Cloud の設計、パフォーマンス、有用性をさらに向上させるためのフィードバックとガイダンスを提供する予定です。

「ビジネスと社会を推進する科学的発見とイノベーションを加速させるには、強力なコンピューティング機能へのアクセスが不可欠です。私たちは Google Cloud と連携して、包括的なグローバル規模の AI および HPC インフラストラクチャ、ソフトウェア テクノロジー、AlphaFold 3 などの AI 搭載アプリケーションを活用したいと考えています。アルゴンヌ国立研究所と Google Cloud のコラボレーションによって、イノベーションが効果的に推進され、世界を変える発見が可能になるでしょう。そしてこれらの機能は世界中の研究者に提供されます。」- アルゴンヌ国立研究所、コンピューティング、環境、ライフ サイエンス担当副所長、Rick Stevens 氏

世界最大の課題を解決するために、科学的発見がこれまで以上に重要になっています。Google は、科学的発見とイノベーションを可能にする高度なコンピューティング テクノロジーを構築しており、これらの機能がすべて Google Cloud に統合されています。

研究者のお客様は、研究者向け Google Cloud のクレジットやトレーニングなどを本日からすぐにご利用いただけます。Google Cloud が科学的研究と発見の進展にどのように貢献しているかについて最新情報を入手し、詳細を学ぶには、Google Cloud 高度コンピューティング コミュニティにぜひご参加ください。

-Google、ハイ パフォーマンス コンピューティング担当ディレクター兼チーフ テクノロジスト、Bill Magro

-Google DeepMind、グループ プロダクト マネージャー、Gemma Jennings