Я в ваших электрониках недостаточно компетентен...
Но по техническим решениям в двигателях - это далеко не мифы.
На аналитике, кульмане, логарифмической линейке и "животном чувстве" творили такое, что когда я по-настоящему "въехал" в профессию -- просто снял шляпу.
Сначала я хотел сказать: немного странное сравнение: вычислительные ресурсы конструиромого аппарата сравнивать с вычислительными ресурсами конструктора. Но потом подумал, а почему нет? Мы можем представить КБ как некоторый земной Вояджер, которому приходится работать в условиях дефицита ресурсов
Поэтому мне ваш пример нравится, если сказав А, мы добавим и Б: само по себе появление компов и новомодных программ в десять раз более "мощных" чем кульман, не сделало разработку в 10 раз более эффективным и результативным, не правда ли?
Причем помощь компьютера где-то будет почти нулевая, а где-то существенная. Например, если вам (сферический пример в вакууме) нужно решить где удобнее сделать рычаг справа или слева, скорее всего от компа толку будет не очень, тут эксперимент с живыми человеками нужен будет. А если нужно подобрать оптимальную форму трубы из тысяч возможных, то комп может помочь, но... опять же при условии, что есть человек, который правильно поставит задачу и программист, который её запрограммирует. Компьютер ведь не волшебный ящик, который все знает и умеет.
Возвращаясь к нашей аналогии с космическими аппаратами. Есть задачи слабо зависящие от мощности бортового компьютера. Например, если вам нужно включить обогрев прибора по достижению определенной температуре, то будь у вас хоть 4-х ядерный процессор, хоть допотопный 8080, эту задачу будет выполнять условно пара строк, а надёжность будет упираться в надёжность датчиков, исполнительных механизмов и собственно того,правильно ли вы посчитали при какой температуре нужно выключать (последнее причем, скорее всего будет самым узким местом, потому что вероятнее всего будет опираться на какие-то физические предположения, которые опять же нужно проверять в реальных экспериментах). Мегакомп в таком примере мало чем поможет для решения проблемы надёжности, а опыт по прежнему будет ключевым. А вот другой пример: распознавание по изображению места посадки или дороги (для марсохода какого-нибудь). Тут все диаметрально меняется. Тут без определенного ресурса делать вообще нечего. И на оптимизацию работы таких алгоритмов тратят умы лучшие математики и программисты. Правда обыватели об этом не знают, ведь это скучно. То ли дело обсуждать очередное г##оприложение на айфончике.
Пардон за многобукв, накипело )
glonass-iac.ru
