研究者向け Google Cloud

今後の研究に飛躍的な進歩をもたらします。Google Cloud のトレーニング、無料クレジット、リソースを活用して研究を加速できます。

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USC の研究者は Google Cloud を使用して創薬プロセスを加速

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画期的な研究を行っている同業者のコミュニティと交流できます。オンラインコミュニティでアイデアを共有したり、Google Cloud のリサーチイノベーターに申し込んだりできます。

Google Cloud を学ぶ

Google Cloud Skills Boost の Google Cloud カタログにアクセスして、実践演習にお役立てください。お申し込みをすると、最大 200 クレジットを受け取れます。学生とクレジットを共有して、ラボの完了に注目しましょう。

研究分野	概要	トレーニング
研究、開発、プロトタイピング	RAD Lab Google Cloud ベースのサンドボックス環境である RAD Lab を体験してください。RAD Lab は、チームが研究開発から本番環境へ迅速に移行できるように支援します。	GitHub - Rad Lab のコードリポジトリを確認する
ハイパフォーマンスコンピューティング	HPC サブスクリプション Google Cloud の HPC サブスクリプションを使用することで、研究者は技術的な専門知識レベルを問わず、固定のサブスクリプション料金で費用の超過を避けながら、プロジェクトを速やかに立ち上げることができます。	チュートリアル - Slurm Resource Manager を使用した Jupyter ノートブックのホスティング Codelab - Slurm を利用した自動スケーリング HPC クラスタのデプロイ
環境科学	画像処理大規模なコンピューティング能力を使用してパターンを認識し、画像を「読み取る」ことは、自動運転車や顔認識に使用される AI の基盤技術の一つです。	Codelab - AutoML Vision を使用してデバイス上の画像分類のトレーニングとデプロイを行う Google Cloud Skills Boost - AutoML Vision で雲の画像を分類する
環境科学	TPU で Keras を使用した花の画像の分類 Keras と TensorFlow を使用して、独自の畳み込みニューラルネットワークをゼロから構築して、トレーニングし、調整する方法を学びます。	Codelab - TPU スピードのデータパイプライン（tf.data.Dataset と TFRecords）を使用する Codelab - Keras と TPU での最新の convnets、squeezenet、Xception
ライフサイエンス	Genomics Cloud Life Sciences（旧称 Google Genomics）を使用して、生物医学データを大規模に処理する方法を学習します。	チュートリアル - 遺伝子データ処理のリファレンスアーキテクチャ動画 - Google Cloud でのゲノム解析
ライフサイエンス	医療 Cloud Healthcare API は、Google Cloud に医療データを保存してアクセスするためのマネージドソリューションを提供し、既存の医療システムと Google Cloud でホストされるアプリケーション間の重要な橋渡しを行います。	Google Cloud Skills Boost - Healthcare API を使用して FHIR データを取り込むコース - Cloud Healthcare API
社会科学	Cloud AI Platform ローカルと AI Platform の両方で TensorFlow 2.x のモデルトレーニングの実践演習を行います。トレーニングした後、モデルを AI Platform にデプロイしてデータを予測する方法を学びます。	Google Cloud Skills Boost - Vertex AI Workbench ノートブック: Qwik Start
社会科学	ML API 「Cloud Vision API で画像内のラベル、顔、ランドマークを検出する」などのラボを受講して ML API の実践演習を行います。	Google Cloud Skills Boost - ML の概要: 言語処理
物理科学	画像解析と分類 Cloud Vision API を使用すると、高度な機械学習モデルをシンプルな REST API にカプセル化し、画像の内容を把握することができます。Vision API に画像を送信し、物体、顔、ランドマークを検出することを確認します。	Google Cloud Skills Boost - Cloud Vision API でラベルとランドマークを検出する
数理科学	金融サービス Google Cloud の ML テクノロジー（特にディープラーニング）は、時系列分析の大きな可能性を秘めています。時系列の精度が高くなり、オーバーラップが始まると、機械学習は信号とノイズを分離する方式を提供します。	チュートリアル - HTCondor と Compute Engine を使用したポートフォリオリスクの分析
	データサイエンス Google Cloud 上に構築すると、現実世界の問題に高度な統計的手法と ML の手法を適用できます。	Codelab - Cloud Dataflow でのビッグデータテキスト処理パイプラインの実行 Google Cloud Skills Boost - Vertex AI Workbench ノートブック: Qwik Start
	Jupyter、R、RStudio Google Cloud で大規模なテクニカルコンピューティングを行います。	チュートリアル - Google Cloud の R によるデータサイエンス: 探索的データ分析についてのチュートリアル
コンピュータサイエンス	メディアとレンダリング Google Cloud を使用して OpenCue レンダリング管理システムを Linux 仮想マシン（VM）にデプロイする方法を学びます。	チュートリアル - OpenCue を使用して Google Cloud でレンダーファームを作成する
	ワークロードマネージャークラスタ管理を簡素化するワークロードマネージャーを使用して使用率と効率性を最適化する方法を学習します。	動画 - Google Cloud Workload Manager
	コンテナと Kubernetes 基盤となるインフラストラクチャの設定ではなく、Kubernetes を体験することに注目して、マネージド環境を使用する方法を学びます。	チュートリアル - コンテナ化されたワークロードを Compute Engine の Slurm にデプロイする Google Cloud Skills Boost - Kubernetes を使った Cloud のオーケストレーション
	MapReduce - Hadoop / Spark Cloud Dataproc クラスタは迅速に作成でき、いつでもサイズ変更が可能です。このため、データパイプラインの成長にクラスタが追いつかなくなることを心配する必要はありません。	Google Cloud Skills Boost - Cloud Dataproc の概要: Hadoop と Spark Codelab - Cloud Dataproc によるマネージド Hadoop / Spark クラスタのプロビジョニング
	リモートデスクトップと可視化 Chrome リモートデスクトップサービスまたは仮想 Linux ワークステーションのセットアップ方法を学びます。	チュートリアル - Compute Engine での Linux 向け Chrome リモートデスクトップのセットアップチュートリアル - 仮想 GPU による高速 Linux ワークステーションの作成
	Lustre エンタープライズクラスの DDN EXAScaler Lustre ソフトウェアには、Google Cloud Marketplace とオープンソースのスクリプトセットからアクセスできます。これにより、Compute Engine の Lustre ストレージクラスタを簡単に構成してデプロイできます。	Codelab - Google Cloud に Lustre 並列ファイルシステムをデプロイする
	生成 AI のトレーニング大規模言語モデルと Google Cloud の生成 AI ソリューションの基礎を学びます。	Google Cloud Skills Boost - 厳選された生成 AI コンテンツに関する自習式トレーニング

Google Cloud を学ぶ

研究、開発、プロトタイピング

RAD Lab

Google Cloud ベースのサンドボックス環境である RAD Lab を体験してください。RAD Lab は、チームが研究開発から本番環境へ迅速に移行できるように支援します。

GitHub - Rad Lab のコードリポジトリを確認する

ハイパフォーマンスコンピューティング

HPC サブスクリプション

Google Cloud の HPC サブスクリプションを使用することで、研究者は技術的な専門知識レベルを問わず、固定のサブスクリプション料金で費用の超過を避けながら、プロジェクトを速やかに立ち上げることができます。

チュートリアル - Slurm Resource Manager を使用した Jupyter ノートブックのホスティング
Codelab - Slurm を利用した自動スケーリング HPC クラスタのデプロイ

環境科学

画像処理

大規模なコンピューティング能力を使用してパターンを認識し、画像を「読み取る」ことは、自動運転車や顔認識に使用される AI の基盤技術の一つです。

Codelab - AutoML Vision を使用してデバイス上の画像分類のトレーニングとデプロイを行う
Google Cloud Skills Boost - AutoML Vision で雲の画像を分類する

ライフサイエンス

Genomics

Cloud Life Sciences（旧称 Google Genomics）を使用して、生物医学データを大規模に処理する方法を学習します。

チュートリアル - 遺伝子データ処理のリファレンスアーキテクチャ
動画 - Google Cloud でのゲノム解析

社会科学

Cloud AI Platform

ローカルと AI Platform の両方で TensorFlow 2.x のモデルトレーニングの実践演習を行います。トレーニングした後、モデルを AI Platform にデプロイしてデータを予測する方法を学びます。

Google Cloud Skills Boost - Vertex AI Workbench ノートブック: Qwik Start

物理科学

画像解析と分類

Cloud Vision API を使用すると、高度な機械学習モデルをシンプルな REST API にカプセル化し、画像の内容を把握することができます。Vision API に画像を送信し、物体、顔、ランドマークを検出することを確認します。

Google Cloud Skills Boost - Cloud Vision API でラベルとランドマークを検出する

数理科学

金融サービス

Google Cloud の ML テクノロジー（特にディープラーニング）は、時系列分析の大きな可能性を秘めています。時系列の精度が高くなり、オーバーラップが始まると、機械学習は信号とノイズを分離する方式を提供します。

チュートリアル - HTCondor と Compute Engine を使用したポートフォリオリスクの分析

コンピュータサイエンス

メディアとレンダリング

Google Cloud を使用して OpenCue レンダリング管理システムを Linux 仮想マシン（VM）にデプロイする方法を学びます。

チュートリアル - OpenCue を使用して Google Cloud でレンダーファームを作成する

コミュニティに参加

Google Cloud クレジットを受け取った研究者はすべて、オンライン研究者コミュニティに追加されます。研究者はリサーチイノベータープログラムに申し込むこともできます。

研究者コミュニティ

ラボやクラスで Google Cloud を使用している他の教職員や研究者のコミュニティにご参加ください。Google Cloud クレジットの受け取りについて確認と承認がされている研究者のみが参加できます。オンボーディングに関するメールで参加するためのリンクをご確認ください。学校から提供されたメールアドレスを使用してアクセス権をリクエストすることもできます。

オンラインコミュニティに参加する

Research Innovators

Google Cloud で科学的ブレークスルーに取り組んでいる研究者の世界的なコミュニティにご参加ください。リサーチイノベーターは、専門能力開発やその他の特典を利用できます。現在は申し込みを受け付けていませんが、プログラムの詳細を確認して、初回のコホートについて知ることができます。また、申し込みが開始されたときに通知を受け取るようにすることもできます。

プログラムの詳細