Google Cloud para pesquisadores

Possibilite as inovações de amanhã. Acelere sua pesquisa com treinamento, créditos gratuitos e recursos do Google Cloud. 

Pesquisadores da USC usam o Google Cloud para acelerar o processo de descoberta de medicamentos

Conheça as vantagens

Envie uma proposta para receber até US$ 5.000 em créditos do Google Cloud para pesquisa acadêmica. Use os recursos de computação de alto desempenho do Google. 

Para começar a usar o Google Cloud, acesse o treinamento on-line gratuito por meio do Google Cloud Ensina e inscreva-se para conseguir créditos de aprendizado da plataforma.

Conecte-se a uma comunidade de colegas que fazem uma pesquisa inovadora. Compartilhe ideias por meio de comunidades on-line ou inscreva-se para ser um Inovador em pesquisa do Google Cloud.

Aprenda sobre o Google Cloud

Tenha acesso ao catálogo do Google Cloud no Google Cloud Ensina para ter experiência prática. Inscreva-se para receber até 200 créditos. Compartilhe créditos com os alunos e acompanhe a conclusão do laboratório.

Disciplina de pesquisaAspectos geraisTreinamento
Pesquisa, desenvolvimento e prototipagem
RAD Lab

Descubra o RAD Lab, um ambiente de sandbox baseado no Google Cloud para ajudar as equipes a avançar rapidamente de pesquisa e desenvolvimento até a produção. 

  • GitHub: explore o repositório de códigos do Rad Lab

Computação de alto desempenho
Assinatura HPC

Com a assinatura de HPC do Google Cloud, os pesquisadores podem otimizar os projetos rapidamente, independentemente do nível de experiência técnica deles, a um preço de assinatura fixo, evitando custos extras. 

  • Tutorial: usando o Slurm Resource Manager para hospedar notebooks do Jupyter

  • Codelab: implante um cluster de HPC de escalonamento automático com o Slurm

Ciências ambientais
Processamento de imagens

O uso da capacidade de computação em grande escala para reconhecer padrões e "ler" imagens é uma das tecnologias fundamentais de IA, desde carros com condução automática até reconhecimento facial. 

  • Codelab: treine e implante a classificação de imagens no dispositivo com o AutoML Vision

  • Google Cloud Ensina: classifique imagens de nuvens com o AutoML Vision

Classificação de imagens de flores usando Keras em TPUs

Aprenda a criar, treinar e ajustar suas próprias redes neurais convolucionais do zero com a Keras e o TensorFlow.

  • Codelab: como usar pipelines de dados de velocidade da TPU: tf.data.Dataset e TFRecords 

  • Codelab: convnets modernas, squeezenet, xception, com Keras e TPUs 

Ciências biológicas
Genomics

Com o Cloud Life Sciences, antigamente conhecido como Google Genomics, você pode processar dados biomédicos em escala.

  • Tutorial: arquitetura de referência de processamento de dados genômicos

  • Vídeo: análises genômicas no Google Cloud

Saúde

A API Cloud Healthcare oferece uma solução gerenciada para armazenar e acessar dados de saúde no Google Cloud, fornecendo uma ponte crítica entre sistemas de atendimento e aplicativos hospedados no Google Cloud. 

Ciências sociais
Cloud AI Platform

Ganhe experiência prática com o treinamento de modelos do TensorFlow 2.x, localmente e no AI Platform. Após o treinamento, você aprenderá a implantar o modelo no AI Platform para exibição (previsão).

APIs de machine learning

Experiência prática usando APIs de machine learning em laboratórios, como Detectar rótulos, rostos e pontos de referência em imagens com a API Cloud Vision.

Ciências físicas
Análise e classificação de imagens

A API Cloud Vision faz o encapsulamento de modelos avançados de machine learning em uma API REST simples, o que permite entender o conteúdo de imagens. Envie imagens para a API Vision e confira a detecção de objetos, rostos e pontos de referência.

Ciências matemáticas
Serviços financeiros

As técnicas de machine learning do Google Cloud, especialmente o aprendizado profundo, são uma grande promessa para a análise de séries temporais. Como estas se tornaram mais densas e começaram a se sobrepor, uma maneira de separar o sinal do ruído é oferecida pelo aprendizado de máquina.

  • Tutorial: como analisar séries temporais financeiras usando o HTCondor e o Compute Engine

Ciência de dados

Aplique métodos sofisticados de machine learning e estatísticas em problemas reais usando o Google Cloud como base.

  • Codelab: execute um pipeline de processamento de texto de Big Data no Cloud Dataflow 

  • Google Cloud Ensina — Notebook do Vertex AI Workbench: Qwik Start

Jupyter, R e RStudio

Execute computação técnica em grande escala no Google Cloud.

  • Tutorial: Ciência de dados com R no Google Cloud: tutorial de análise de dados exploratórios

Ciência da computação
Mídia e renderização

Saiba como implantar o sistema de gerenciamento de renderização do OpenCue em máquinas virtuais (VMs) do Linux usando o Google Cloud.

  • Tutorial: como criar um farm de renderização no Google Cloud usando o OpenCue

Gerenciadores de carga de trabalho

Saiba como otimizar a utilização e a eficiência com gerenciadores de carga de trabalho que simplificam a administração do cluster.

  • Vídeo: gerenciador de cargas de trabalho do Google Cloud

Contêineres e Kubernetes

Aprenda a usar um ambiente gerenciado para se concentrar na experiência com o Kubernetes, em vez de configurar a infraestrutura subjacente.

  • Tutorial: Como implantar cargas de trabalho conteinerizadas do Slurm no Compute Engine

  • Google Cloud Ensina: Orquestração do Cloud com o Kubernetes

MapReduce - Hadoop/Spark

Crie clusters do Cloud Dataproc rapidamente e redimensione-os a qualquer momento para evitar que seus pipelines de dados excedam os limites dos clusters.

  • Google Cloud Ensina: introdução ao Cloud Dataproc: Hadoop e Spark

  • Codelab: como provisionar um cluster gerenciado do Hadoop/Spark com o Cloud Dataproc

Visualização e área de trabalho remota

Saiba como configurar um serviço da Área de trabalho remota do Google Chrome ou uma estação de trabalho virtual do Linux.

  • Tutorial: como configurar a Área de trabalho remota do Google Chrome para Linux no Compute Engine

  • Tutorial: como criar uma estação de trabalho do Linux virtual acelerado por GPU

Lustre

Acesse o software de nível empresarial DDN EXAScaler Lustre com o Google Cloud Marketplace e um conjunto de scripts de código aberto para configurar e implantar facilmente um cluster de armazenamento do Lustre no Compute Engine.

  • Codelab: implante um sistema de arquivos paralelo Lustre no Google Cloud

Treinamento de IA generativa

Aprenda os conceitos básicos dos modelos de linguagem grandes e das soluções de IA generativa do Google Cloud.

Aprenda sobre o Google Cloud

RAD Lab

Descubra o RAD Lab, um ambiente de sandbox baseado no Google Cloud para ajudar as equipes a avançar rapidamente de pesquisa e desenvolvimento até a produção. 

  • GitHub: explore o repositório de códigos do Rad Lab

Assinatura HPC

Com a assinatura de HPC do Google Cloud, os pesquisadores podem otimizar os projetos rapidamente, independentemente do nível de experiência técnica deles, a um preço de assinatura fixo, evitando custos extras. 

  • Tutorial: usando o Slurm Resource Manager para hospedar notebooks do Jupyter

  • Codelab: implante um cluster de HPC de escalonamento automático com o Slurm

Processamento de imagens

O uso da capacidade de computação em grande escala para reconhecer padrões e "ler" imagens é uma das tecnologias fundamentais de IA, desde carros com condução automática até reconhecimento facial. 

  • Codelab: treine e implante a classificação de imagens no dispositivo com o AutoML Vision

  • Google Cloud Ensina: classifique imagens de nuvens com o AutoML Vision

Genomics

Com o Cloud Life Sciences, antigamente conhecido como Google Genomics, você pode processar dados biomédicos em escala.

  • Tutorial: arquitetura de referência de processamento de dados genômicos

  • Vídeo: análises genômicas no Google Cloud

Cloud AI Platform

Ganhe experiência prática com o treinamento de modelos do TensorFlow 2.x, localmente e no AI Platform. Após o treinamento, você aprenderá a implantar o modelo no AI Platform para exibição (previsão).

Análise e classificação de imagens

A API Cloud Vision faz o encapsulamento de modelos avançados de machine learning em uma API REST simples, o que permite entender o conteúdo de imagens. Envie imagens para a API Vision e confira a detecção de objetos, rostos e pontos de referência.

Serviços financeiros

As técnicas de machine learning do Google Cloud, especialmente o aprendizado profundo, são uma grande promessa para a análise de séries temporais. Como estas se tornaram mais densas e começaram a se sobrepor, uma maneira de separar o sinal do ruído é oferecida pelo aprendizado de máquina.

  • Tutorial: como analisar séries temporais financeiras usando o HTCondor e o Compute Engine

Mídia e renderização

Saiba como implantar o sistema de gerenciamento de renderização do OpenCue em máquinas virtuais (VMs) do Linux usando o Google Cloud.

  • Tutorial: como criar um farm de renderização no Google Cloud usando o OpenCue

Participe da comunidade

Todos os pesquisadores que receberam créditos do Google Cloud foram adicionados à nossa comunidade de pesquisadores on-line. Os pesquisadores também podem se inscrever no programa Inovador em pesquisa.

Comunidade de pesquisadores

Junte-se aos colegas professores e pesquisadores que usam o Google Cloud nos laboratórios e nas salas de aula. Apenas os pesquisadores que foram verificados e aprovados para receber créditos do Google Cloud estão qualificados para participar. Verifique se você recebeu um e-mail de integração com um link para participar ou solicite acesso usando seu endereço de e-mail emitido pela instituição de ensino.

Inovadores em pesquisa

Inscreva-se para participar de uma comunidade global de pesquisadores que conduzem inovações científicas com o Google Cloud. Os Inovadores em pesquisa têm acesso a desenvolvimento profissional e outros benefícios. No momento, não aceitamos inscrições, mas você pode saber mais sobre o programa, conhecer a coorte inaugural e solicitar uma notificação quando as inscrições forem abertas.

Estamos economizando tempo e dinheiro com a execução do Flywheel no Google Cloud, mas o mais importante é a reprodutibilidade que podemos conseguir. A possibilidade de compartilhar nossa pesquisa para beneficiar pessoas do mundo todo é o que eu considero a base da ciência.

Dr. Dr. Brian Wandell, professor e diretor do CNI, na Universidade de Stanford

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Vá além

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