Цель курса состоит в изложении основных понятий и подходов к построению интеллектуальных высокопроизводительных программных комплексов в рамках концепции iPSE.

    Курс посвящен вопросам применения предметно-ориентированных технологий искусственного интеллекта для повышения производительности параллельных вычислений. В основу курса вводится понятие о естественных способах распараллеливания, основанных на априорных знаниях предметной области. Рассматриваются способы отчуждения, приобретения и формализации таких знаний в применении к задаче построения интеллектуальных проблемно-ориентированных оболочек компьютерного моделирования (iPSE – Intelligent Problem Solving Environment). Обсуждаются практические вопросы реализации предлагаемых решений в современных высокопроизводительных программных комплексах; рассмотрены примеры задач компьютерного моделирования гидрометеорологических явлений, квантово-химических расчетов и моделирования наноразмерных структур и комплексов.

    Курс содержит следующие учебные разделы: эволюция высокопроизводительных программных комплексов компьютерного моделирования применительно к задаче исследования сложных систем: требования vs. Возможности; естественные способы распараллеливания вычислений на основе априорных знаний предметной области; концепция iPSE (Intelligent Problem Solving Environment) построения предметно-ориентированных сред компьютерного моделирования; типовые программные архитектуры iPSE; методы и технологии отчуждения экспертных знаний для построения iPSE; методы и технологии приобретения, формализации знаний и логического вывода в iPSE; Интеллектуальные технологии человеко-компьютерного взаимодействия в iPSE.

    При изложении учебного материала курса у обучаемых предполагается наличие общих (начальных) знаний в области методов вычислений, параллельного программирования и архитектуры высокопроизводительных вычислительных систем.