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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 gratuitos 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 os 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 pesquisa Visão geral Treinamento
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. 

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    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. 

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    Tutorial: Using the Slurm Resource Manager to host Jupyter notebooks (em inglês)

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    Google Cloud Ensina - Clusters de escalonamento automático do 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. 

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

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    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.

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

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    Codelab: Convnets modernas, squeezenet, xception, com Keras e TPUs

Ciências biológicas
Genômica

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

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    Google Cloud Ensina - Cloud Life Sciences (Genomics)

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    Google Cloud Ensina - Cloud Life Sciences: ferramenta de transformação de variantes

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. 

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    Google Cloud Ensina - Como ingerir dados FHIR com a API Healthcare

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    Google Cloud Ensina - Previsões do ML com a API FHIR & Healthcare

Ciências sociais
AI Platform do Cloud

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).

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    Google Cloud Ensina - AI Platform: Qwik Start - Previsão dos dados do censo

APIs de machine learning

Ganhe 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 veja-a detectar objetos, rostos e pontos de referência.

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    Google Cloud Skills Boost - Detecte rótulos e pontos de referência com a API Cloud Vision

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.

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

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    Tutorial : como analisar séries temporais financeiras usando o BigQuery e o Cloud Datalab 

Ciência de dados

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

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    Codelab:  executar um pipeline de processamento de texto do Big Data no Cloud Dataflow (em inglês)

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    Google Cloud Ensina - AI Platform: Qwik Start - Previsão dos dados do censo

Jupyter, R e RStudio

Execute computação técnica em grande escala no Google Cloud.

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    Tutorial: Como executar R em escala no Compute Engine

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    Tutorial: como executar o RStudio Server em um cluster do Cloud Dataproc

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.

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    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.

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    GitHub: scripts de implantação de PBS

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    GitHub: scripts de implantação do HTCondor

Contêineres e Kubernetes

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

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    Tutorial Building Singularity containers using Cloud Build (em inglês)

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    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.

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    Google Cloud Ensina - Introdução ao Cloud Dataproc: Hadoop e Spark

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    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.

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

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    Tutorial: Como criar uma estação de trabalho acelerada do Linux com GPU virtual

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.

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

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    Marketplace: DDN Cloud Edition para Lustre

Disciplina de pesquisa

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. Brian Wandell, professor e diretor da CNI, Universidade de Stanford
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