研究のための Google Cloud
AI で最適化されたフルスタックのコラボレーション プラットフォームで、研究を加速する新時代を切り拓きます。エージェント AI、エンタープライズ グレードのセキュリティ、多様なデータセット、強力なスーパーコンピューティングにより、知識主導型の研究所や研究機関を進化させ、従来の方法を超えて科学的ブレークスルーを大規模に推進します。
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GPAR では、研究者はより多くの研究助成金を獲得できます。
*現時点では、米国でのみご利用いただけます
Google Cloud は、データセンターやチップから研究やモデル、プロダクトやプラットフォームに至るまで、あらゆるレイヤにわたる AI へのフルスタック アプローチにより、科学的発見を加速します。
Google の生成 AI に関する科学論文は、世界で最も引用されています
Google のエンタープライズ対応 AI で科学的発見を加速しましょう。これは、Google の 25 年以上にわたる研究の歴史と、生物科学と人間の健康、地球と環境システム、物理科学と材料、基礎数学と推論、量子コンピューティング、科学的発見のための AI など、さまざまな分野にわたる専門知識に基づいて構築されたものです。これらの研究は世界的な生成 AI の科学的進歩に貢献しており、Google 研究者 は過去 5 年間で 3 つのノーベル賞を受賞しています。
“あらゆる分野で、さらに多くの研究者が必要になってきています。必要な研究者の数が少なくなる状況は、回答を必要とする質問に実質的にほぼすべて回答したと見なした場合に限られます。会場の皆様はそのような状況になっているとは思われないでしょう。私たちは理解すべきことのほんの一部しか理解していません。”
Google バイス プレジデント兼 Google Research 責任者、Yossi Matias
あらゆるレイヤに AI を組み込み
データセンターからチップまで、Google Cloud が提供するエンドツーエンドの AI インフラストラクチャは、GPU などのパフォーマンスが最適化されたハードウェアと業界をリードする基盤 LLM を備えた AI Hypercomputer を特徴としており、研究機関や研究所は要求の厳しい AI ワークロードをトレーニング、チューニング、サービングできます。このインフラストラクチャにより、生産性と効率性を向上させるソリューションを実現できます。
“Ironwood は、AI の開発と、その進歩を支えるインフラストラクチャにおける大きな変化を示しています。これは、リアルタイム情報を提供してユーザーが解釈するレスポンシブ AI モデルから、分析情報と解釈をプロアクティブに生成するモデルへの移行です。これは「推論の時代」と呼ばれており、AI エージェントが主体的にデータを取得、生成し、協調してデータだけでなく分析情報や回答を提供します。”
ML、システム、クラウド AI 担当バイス プレジデント兼ゼネラル マネージャー Amin Vahdat
20 PB 以上の一般公開データセット
Google は世界の科学コンテンツをキュレートすることで、医療から経済まで、200 を超える価値の高い、需要の高いオープン データセットのリポジトリへのアクセスを提供し、研究とデータ分析を加速します。BigQuery と Google Cloud Storage で 20 ペタバイトを超えるデータを利用できるため、費用やオーバーヘッドをかけずにビッグデータを探索できます。一般公開データセット、API、オープンソース プロジェクトのライブラリを参照して、次の課題に取り組むためのツールを見つけましょう。
“AI で科学的発見を加速させ、人間の健康などに役立てる、これこそが私がキャリアのすべてを AI に捧げてきた理由です。そしてこれが、AI でできる最も重要なことだと思います。AGI を正しく構築できれば、科学にとって究極のツールになると考えています。”
Google DeepMind、CEO、Demis Hassabis
200 以上の生成 AI モデルとツールでイノベーションを加速
ファーストパーティ、サードパーティ、オープンモデルなど、業界をリードするさまざまな基盤モデルから選択して、次世代の教育ツールのプロトタイプ作成、ファインチューニング、デプロイを簡単に行うことができます。予測分析、マルチモーダル機能、自然言語処理、画像認識を通じて、複雑な課題に取り組みます。
“AI を取り巻く環境に欠けているのは、真のオープン性です。AI は現在、さまざまな側面から進化していますが、Google が重要視しているのは、幅広いユーザーがモデル、インフラストラクチャ、エコシステムにアクセスできるようにする方法です。これこそが、AI の進歩を加速させる最も重要な要素です。”
アレン人工知能研究所 CEO、Ali Farhadi 氏
AI とデータの統合プラットフォーム
Google のフルスタック ソリューションは、研究者が迅速にプロトタイプを作成してリソースを最適化し、研究を加速するのに役立ちます。Google Cloud の AI、分析、ハイ パフォーマンス コンピューティング(HPC)と Google Workspace の生産性向上ツールを組み合わせることで、機関や代理店全体で効率を最大化しながらイノベーションを推進できます。
“研究は、厳しいスケジュールと複雑に絡み合う多様なパートナーシップのもとで進められます。Google Cloud は、この課題に立ち向かうべく、研究を継続するために必要な柔軟性とセキュリティを提供する新しいソリューションを継続的に開発しています。”
アリゾナ州立大学、アソシエイト バイス プレジデント、Sean Dudley 氏
Google の生成 AI に関する科学論文は、世界で最も引用されています
Google のエンタープライズ対応 AI で科学的発見を加速しましょう。これは、Google の 25 年以上にわたる研究の歴史と、生物科学と人間の健康、地球と環境システム、物理科学と材料、基礎数学と推論、量子コンピューティング、科学的発見のための AI など、さまざまな分野にわたる専門知識に基づいて構築されたものです。これらの研究は世界的な生成 AI の科学的進歩に貢献しており、Google 研究者 は過去 5 年間で 3 つのノーベル賞を受賞しています。
“あらゆる分野で、さらに多くの研究者が必要になってきています。必要な研究者の数が少なくなる状況は、回答を必要とする質問に実質的にほぼすべて回答したと見なした場合に限られます。会場の皆様はそのような状況になっているとは思われないでしょう。私たちは理解すべきことのほんの一部しか理解していません。”
Google バイス プレジデント兼 Google Research 責任者、Yossi Matias
あらゆるレイヤに AI を組み込み
データセンターからチップまで、Google Cloud が提供するエンドツーエンドの AI インフラストラクチャは、GPU などのパフォーマンスが最適化されたハードウェアと業界をリードする基盤 LLM を備えた AI Hypercomputer を特徴としており、研究機関や研究所は要求の厳しい AI ワークロードをトレーニング、チューニング、サービングできます。このインフラストラクチャにより、生産性と効率性を向上させるソリューションを実現できます。
“Ironwood は、AI の開発と、その進歩を支えるインフラストラクチャにおける大きな変化を示しています。これは、リアルタイム情報を提供してユーザーが解釈するレスポンシブ AI モデルから、分析情報と解釈をプロアクティブに生成するモデルへの移行です。これは「推論の時代」と呼ばれており、AI エージェントが主体的にデータを取得、生成し、協調してデータだけでなく分析情報や回答を提供します。”
ML、システム、クラウド AI 担当バイス プレジデント兼ゼネラル マネージャー Amin Vahdat
20 PB 以上の一般公開データセット
Google は世界の科学コンテンツをキュレートすることで、医療から経済まで、200 を超える価値の高い、需要の高いオープン データセットのリポジトリへのアクセスを提供し、研究とデータ分析を加速します。BigQuery と Google Cloud Storage で 20 ペタバイトを超えるデータを利用できるため、費用やオーバーヘッドをかけずにビッグデータを探索できます。一般公開データセット、API、オープンソース プロジェクトのライブラリを参照して、次の課題に取り組むためのツールを見つけましょう。
“AI で科学的発見を加速させ、人間の健康などに役立てる、これこそが私がキャリアのすべてを AI に捧げてきた理由です。そしてこれが、AI でできる最も重要なことだと思います。AGI を正しく構築できれば、科学にとって究極のツールになると考えています。”
Google DeepMind、CEO、Demis Hassabis
200 以上の生成 AI モデルとツールでイノベーションを加速
ファーストパーティ、サードパーティ、オープンモデルなど、業界をリードするさまざまな基盤モデルから選択して、次世代の教育ツールのプロトタイプ作成、ファインチューニング、デプロイを簡単に行うことができます。予測分析、マルチモーダル機能、自然言語処理、画像認識を通じて、複雑な課題に取り組みます。
“AI を取り巻く環境に欠けているのは、真のオープン性です。AI は現在、さまざまな側面から進化していますが、Google が重要視しているのは、幅広いユーザーがモデル、インフラストラクチャ、エコシステムにアクセスできるようにする方法です。これこそが、AI の進歩を加速させる最も重要な要素です。”
アレン人工知能研究所 CEO、Ali Farhadi 氏
AI とデータの統合プラットフォーム
Google のフルスタック ソリューションは、研究者が迅速にプロトタイプを作成してリソースを最適化し、研究を加速するのに役立ちます。Google Cloud の AI、分析、ハイ パフォーマンス コンピューティング(HPC)と Google Workspace の生産性向上ツールを組み合わせることで、機関や代理店全体で効率を最大化しながらイノベーションを推進できます。
“研究は、厳しいスケジュールと複雑に絡み合う多様なパートナーシップのもとで進められます。Google Cloud は、この課題に立ち向かうべく、研究を継続するために必要な柔軟性とセキュリティを提供する新しいソリューションを継続的に開発しています。”
アリゾナ州立大学、アソシエイト バイス プレジデント、Sean Dudley 氏
Gemini で発見を変革。統合プラットフォームを使用して、プロトタイプ作成、複雑なデータの分析、安全なコラボレーションを実現します。マルチモーダル モデルにアクセスして、テキストとコードにわたるタスクを自動化し、手間のかかるワークフローから影響力の大きい研究に焦点を移すことができます。
Google Research をご覧ください。Google は幅広い分野にわたる研究論文を公開し、AI と科学研究における最新の成果を共有しています。






研究機関、政府機関、研究所が Google のフルスタックの AI 向けに最適化されたプラットフォームを活用して、前例のない規模で科学的ブレークスルーを推進している方法をご覧ください。これらのツールは、安全でスケーラブルな共有環境を提供してグローバルなコラボレーションを可能にすることで、分析情報を得るまでの時間を短縮し、新たな発見を可能にし、サイエンス チームを拡大するのに役立ちます。



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AI を活用した研究は、さまざまな分野やキャンパスにわたって研究を変革しています。