Até achei que estivesse falando sério a princípio, mas parece estar trollando. Com todo o respeito, mas dizer isso é desconhecer absolutamente a função de um engenheiro nos dias de hoje.
Você tem alguma ideia do que é um software de elementos finitos, utilizado por praticamente qualquer engenheiro estrutural ou mecânico? É pura matemática e física aplicada.
É impossível você saber com precisão numérica como um objeto de geometria irregular vai se comportar quando sujeito a determinado esfoço, em outras palavras, quais vão ser as tensões e deformações em cada ponto deste objeto, sem utilizar qualquer simulação que utilize física e matemática.
Sobre sistemas complexos, já existem diversas aplicações deles, e que funcionam. O fato de não sermos capazes de estimar com acurácia aceitável a previsão do tempo daqui 1 mês, não significa que não podemos prevê-la amanhã, ou daqui 2 dias, com uma taxa de acerto superior à 90%.
Quando algum fenômeno é extremamente sensível às condições iniciais e depende de uma quantidade enorme de fatores (aka Teoria do Caos), sua previsão torna-se difícil devido à falta de dados disponíveis, e não porque as teorias científicas são furadas.
Ou seja, conforme foi admitido na citação acima, as disciplinas de domínios complexos que são alvos das simulações computacionais só se saem bem preditivamente quando lidam com processos físicos de curto prazo. Todavia, recompensas e riscos na vida não estão restritos a processos físicos de curto prazo. Eventos raros e de alto impacto que só acontecem uma vez a cada período longo de tempo X têm peso igual ou maior na questão do gerenciamento de risco/recompensa.
Qual a definição de "curto prazo" e "saem bem"? A ciência trabalha com estimativas, confiabilidade e probabilidade para determinados períodos de tempo, de acordo com o objeto de estudo em questão.
Em metereologia, previsões com mais de um mês terão baixa probabilidade de acerto devido à falta de controle e medidas de dados. Não há nenhum mistério e nenhuma falha no método devido à isso. O fato de não ser capaz de prever o clima daqui 1 ano não significa que não possa prever amanhã com uma taxa de 90 a 95% de acerto.
Em ambientes em que há controle das variáveis, é comum modelos matemáticos predizerem fenômenos que ocorrem em períodos de anos e até décadas. Exemplo disso é a degradação de materiais em laboratórios, onde os principais parâmetros que afetam a análise - temperatura e composição química do ar - são conhecidos.
Até mesmo construções como edifícios, pontes e barragens são projetadas estimando um tempo de vida útil mínimo, podendo ser de 50, 100 ou até 200 anos.
Isso significa que modelos de previsão, seja de qualquer área, metereologia, engenharia, finanças, etc, funcionam sempre? Pelo contrário, na maioria das vezes erram, porém, é a melhor forma de fornecer uma estimativa razoável sobre um dado fenômeno. E é exatamente por isso que continuam a serem usados por profissionais, e aliás, estão sendo cada vez mais usados, estudados e aperfeiçoados por acadêmicos.
Para isso, existe algo chamado coeficiente de segurança, que leva em conta as incertezas do modelo matemático.
Se você usa um coeficiente de segurança alto demais a ponto de blindar sua estrutura contra eventos extremamente raros (como um terremoto de magnitude muito superior à qualquer outra já registrada na região), então sua estrutura torna-se inviável do ponto de vista econômico.
Segurança, a partir de certo ponto, passa a ser um fator desfavorável, e não favorável.
As análises tradicionais de custo-benefício, que buscam avaliar quantitativamente os resultados para determinar a melhor opção de política, não se aplicam, pois os resultados podem ter custos infinitos. Mesmo os resultados de alto benefício e alta probabilidade não superam a existência de baixa probabilidade, opções de custo infinito - ou seja, ruína.
Para problemas de ruína e repetição de exposições, mesmo um teste estatístico com intervalo de confiança de 98% é nada perante o risco que se corre. Imagine você subir no avião que tem só 98% de chance de não cair. Mesmo esse "muito provavelmente verdadeiro" da ciência seria insuficiente. Quando se chega a um conjunto de 35 exposições, a probabilidade cumulativa de o avião cair superaria a probabilidade de o avião não cair.
Desculpe, mas o que você está dizendo não faz o menor sentido e não possuem qualquer relação com o que expus.
Fatores de segurança utilizados em engenharia são determinados por meio de estudos que levam em consideração imprecisão de modelos matemáticos simplificados, incertezas de parâmetros e estatísticas baseadas em eventos passados. Trata-se portanto de estudos semi-probabilísticos.
E você está a confundir intervalo de confiabilidade com margem de erro.
Se um elevador é projetado para suportar um peso de, por exemplo, 1000 kg, com precisão de 95%, não significa que ele terá 95% de chance de suportar um peso de 1000 kg, mas que ele suportará, na verdade, um peso entre 950 e 1050 kg. Coeficientes de segurança são calculados levando em conta não apenas estas imprecisões devido à simplificações de modelos matemáticos, mas também margens adicionais para abranger fatores não levados em conta durante a análise. De forma a ser possível fabricar equipamentos seguros pelo menor custo possível.
Falhas, é claro, ocorrem. E curiosamente são mais frequentes quanto mais grotesco e menos científico é o processo de fabricação.
Como eu já disse, a função do engenheiro não é só criar uma máquina. Leigos fazem isso no cotidiano muito bem. Várias são as "engenhocas" e "gambiarras" feitas pelos brasileiros.
Porém, não vemos a Boeing e a Weg contratanto estes leigos. Ao invés disso, preferem engenheiros especializados e bem capacitados a não apenas desenvolverem uma máquina, mas uma máquina otimizada, que atenda a critérios mínimos de segurança, durabilidade e funcionalidade, com o menor custo de fabricação possível.
Não foi falado meramente de criar máquinas, coisa que seria possível até para "brasileiros criadores de engenhocas insignificantes historicamente". Terence Kealey se referiu a amadores que tiveram o papel de INVENTAR e DESENVOLVER inovações tecnológicas que contribuiram grandemente para melhorar as condições de vida da população inglesa. Se fosse verdade que as invenções foram meramente engenhocas mal-otimizadas e que não se desenvolveram a ponto de evoluírem e terem impacto elevado na sociedade, então não teria acontecido o fato histórico sem precedentes de que foi no início dessa revolução industrial que aconteceu a primeira era de crescimento econômico sustentado do PIB per capita. Não faz sentido que engenhocas mal-otimizadas e análogas a gambiarras de brasileiros liderem um grande crescimento de produtividade na Inglaterra. Assim, podemos reverter o ônus da prova e declarar que não há nada que indique que Kealey esteja errado sobre os aventureiros amadores que originaram e desenvolveram a máquina a vapor e as primeiras tecnologias têxteis na revolução industrial.
Certo, a Boeing e a Weg não contratam engenheiros sem formação acadêmica. Mas, segundo Phil Scranton, a etapa da origem e do desenvolvimento do motor a jato foi feita de maneira completamente experimental, por tentativa e erro, feitos por engenheiros que promoveram ajustes sem compreender "por que isso funciona" (teoricamente). Isso aqui não foi desmentido. Até agora, só li argumento de incredulidade pessoal contra isso.
Minha mensagem não foi em resposta à afirmação de Terence Kealey. Foi à
sua afirmação de que "engenheiros" antigos faziam coisas semelhantes ao que fazem os engenheiros de hoje.
Não é de fato necessário utilizar otimização matemática em uma inovação, mesmo nos tempos de hoje. A partir do momento em que a inovação é única e não há concorrência capaz de fabricar a mesma coisa por um preço menor, sua inovação continuará a ser vendida e fazer sucesso.
Em um período onde não havia conhecimentos profundos de ciência e matemática, isto funcionava perfeitamente bem. Gambiarras eram criadas a todo momento, vendiam e faziam sucesso.
No mundo de hoje, por outro lado, com conhecimento disponível, procedimentos matemáticos e engenheiros capazes de reduzir ao máximo processos de fabricação, é praticamente impossível produzir em larga escala alguma tecnologia sem estudos de otimização. Alguém com conhecimento matemático irá inevitavelmente produzir o mesmo que o leigo metido a inovador produz por 1/5 do preço. A não ser que o leigo, é claro, seja inteligente e contrate algum profissional capacitado para otimizar seu produto.
O fato dos primeiros motores a jato terem sido criados de maneira completamente experimental não significa que os modelos atuais ainda são feitos assim.
