Современный этап развития технологий распределенных вычислений инициирует проблему консолидации разнородных программных и аппаратных ресурсов в форме композитных приложений для решения широкого класса задач науки, промышленности, бизнеса и социальной сферы. В отличие от классических однородных «больших» задач суперкомпьютерного моделирования, процесс создания предметно-ориентированных композитных приложений охватывает, по сути, мультидисциплинарные проблемы, и не сводится только к разработке оптимальных (для заданной архитектуры) параллельных алгоритмов и их реализации. Напротив, он требует  решения задачи выбора прикладных сервисов распределенной среды на основании их описания в терминах предметной области, и обеспечения их эффективного (в целом) исполнения с учетом всех специфических особенностей использования неоднородных вычислительных ресурсов.

 Лекция посвящена симбиотическому направлению на стыке технологий распределенных вычислений и искусственного интеллекта. Его квинтэссенция состоит в том, что для достижения эффективности параллельных (и распределенных) вычислений недостаточно только уповать на возможности сверхмощных вычислительных систем и глубинные средства исследования и оптимизации программ. Высокая производительность является следствием совокупного учета специфики предметной области, особенностей применяемых моделей, методов и алгоритмов, а также архитектурных особенностей вычислительных систем и технологий программирования. Проблема сочетания знаний из столь различных областей, по-видимому, на данном этапе может быть решена лишь на основе их отчуждения, обобщения и интерпретации посредством интеллектуальных технологий.

Рассматриваются основные парадигмы и технологии искусственного интеллекта применительно к задаче организации вычислительно эффективных композитных приложений.

Представляются примеры комплексных онтологий и баз знаний, совокупно описывающих предметную область, применяемые для ее исследования модели, методы, приложения и аппаратные ресурсы в распределенной вычислительной среде. Рассматриваются особенности исполнения композитных приложений в распределенных средах с высоким уровнем неопределенности и неполноты информации об их функционировании (в первую очередь, в Грид). Обсуждаются вопросы использования интеллектуальных технологий для создания инструментальных сред облачных вычислений. Рассматриваемые положения проиллюстрированы примерами распределенных программных комплексов для расчетов в области гидрометеорологии, биомедицины и нанотехнологий.