Наука в жизни общества стала непосредственной и активной производительной силой. Резко ускорились темпы практического применения ее достижений в народном хозяйстве. В самом деле, если со времени открытия электрического тока до постройки первой электростанции прошло почти столетие, то интервал между расщеплением ядра урана до создания атомного реактора составил всего три года. В общем научно-техническом развитии особое место принадлежит экспериментальным исследованиям. Важное значение в связи с этим приобретает ныне совершенствование и ускорение эксперимента на базе современных достижений науки и техники, на базе его широкой автоматизации. Научно-исследовательские институты и конструкторские бюро страны успешно применяют сложные и высокоэффективные системы получения и обработки информации и управления экспериментом. Разрабатываются специальные программы автоматизированных экспериментов, включая обработку результатов. Внедряются новые методы измерений на основе голографии и лазерной техники, токовихревых преобразователей информации. Однако размах этой работы не может нас удовлетворить. Техника экспериментальных исследований в большинстве случаев серьезно отстает от общего развития и становится тормозом на пути технического прогресса. Возьмем, к примеру, машиностроение. Экспериментальные исследования в этой отрасли техники связаны с проектированием и доводкой конструкции. Творческие работники призваны в короткие сроки создавать высокоэффективные, надежные машины. Если сроки проектирования и доводки растянутся, новинка может морально устареть, ее применение станет практически нецелесообразным. Вместе с тем надо иметь в виду, что в практике машиностроения усиливается тенденция оснащения машин системами блокировки и защиты, которые как бы оберегают их от неисправностей, от ошибок операторов, позволяют в сложных условиях обеспечить безаварийную эксплуатацию машин. Все это требует тщательных экспериментальных проверок, порой весьма затяжных. К тому же и сама технология производства становится объектом сложных исследований. В сочетании с ускорением темпа конструирования и доводки прогресс в технологии представляет ныне главную трудность в создании машин. Разумеется, сплошь и рядом можно ограничиваться элементарными экспериментами, давно вошедшими в заводскую практику. Они не требуют специального оборудования, и их можно проводить без всякой автоматизации. Я говорю о другом, о сложных экспериментальных исследованиях. Например, мы нередко сталкиваемся при отработке той или иной машины с целой совокупностью закономерностей, с появлением так называемых критических и аварийных состояний, уловить и проанализировать которые можно лишь с помощью быстродействующих электронных приборов. Такой экспериментальной техники у нас часто не хватает. Мы порой не можем автоматизировать эксперимент, ускорить его выполнение из-за того, что нет нужных датчиков, преобразователей, нет комплекса автоматической техники обработки и выдачи окончательной информации. Определение, скажем, ресурса двигателя мы относим к числу простых испытаний. Но на самом деле это длительный и сложный процесс, в нем участвует большое количество техники и людей - экспериментаторов, испытателей, конструкторов, технологов. А ресурсы могут быть разные. И если он определен, скажем, в десять тысяч часов, то при теперешних условиях на эксперимент потребуется два (!) года. Подобная обстановка создается и при экспериментальном исследовании различных других процессов. Пока конструкторы доведут до ума свое детище в бесконечной веренице экспериментов, оно может устареть. Где же решение проблемы? Ответ может быть только один: в автоматизированном эксперименте с широким применением измерительно-информационных систем. Мы, конечно, располагаем многими видами экспериментальной техники, но, повторяю, ее крайне недостаточно. Например, при изучении вибрационного напряжения в лопатке компрессора оператор сам управляет машиной, проходит определенный диапазон режимов. Но такой метод не может удовлетворить исследователей. Нужна такая экспериментальная система, которая позволила бы при обнаружении слабых мест автоматически начинать исследования именно в опасном диапазоне режимов. Экспериментальная система немыслима без электронно-вычислительной машины. Она должна обеспечить все стадии эксперимента и в сжатом виде выдать выходные данные вплоть до готовых графиков и таблиц. Тогда будут исключены многократные, наиболее трудоемкие операции ввода и вывода промежуточных данных, можно будет не только обрабатывать результаты, но и управлять ходом эксперимента, перейти к подлинной его автоматизации. К сожалению, специализированные вычислительные центры не решают этой задачи. Практически автоматизируется только обработка информации по самому эксперименту. В результате нам приходится прибегать к так называемой малой механизации, порой кустарничать, непроизводительно тратить время, средства. Например, для того, чтобы ввести первичную информацию в универсальную электронную машину, не имеющую автоматического ее ввода с магнитных носителей, приходится готовить множество перфокарт и перфолент. На эту процедуру приходится примерно 90 процентов всей трудоемкости обработки информации. А она достигает 70-100 часов ручного труда на один час работы машины. В ходе эксперимента средней сложности, если приходится записывать, скажем, 150 показателей и выполнять 750 измерений, на обработку полученных данных ручным способом надо затратить около ста человеко-часов, а при автоматической обработке - всего три-пять минут. Выход один: нужны малые вычислительные машины, приспособленные к отдельным группам экспериментов. Для этого прежде всего необходимо сосредоточить их разработку в небольшом количестве организаций, установить общие принципы схем этих машин, их связи с первичными системами датчиков. В противном случае появятся сотни машин, но "разноголосых". Это осложнит создание унифицированной аппаратуры и систем в целом. Было бы целесообразно уже сейчас, кроме специальных институтов Академии наук, подключить к решению этой проблемы ведомственные научные организации, создать в них подразделения, которые взяли бы на себя труд классификации экспериментов, разработки для них соответствующих малых вычислительных машин и организации их выпуска. Автоматизация экспериментальных исследований порождает много сопутствующих проблем. Взять, к примеру, вопрос накопления информации, ее обработки и использования. Назрела острая необходимость автоматизировать поиск информации, организовать быстрое использование справочных данных. Спору нет, проблема сложная. За короткое время в масштабе всей страны ее, конечно, не решить. Но один из доступных и ближайших путей мне видится в создании упрощенных информационно-справочных систем хотя бы для крупных КБ и научно-исследовательских институтов. А уже за ними последуют укрупненные системы для отраслей знаний и промышленности. Серьезного внимания заслуживает вопрос подготовки экспериментаторов. Сейчас нам приходится их готовить практически на местах. После окончания вуза молодой специалист поступает на завод, в конструкторское бюро, в научно-исследовательский институт и только там приобретает качества, нужные экспериментатору. А ведь их подготовку можно было бы начинать еще в стенах института. Подбор студентов для этих специальностей имеет далеко не последнее значение. Экспериментатором может быть не всякий молодой специалист, не всякий инженер. Экспериментатор должен обладать особым характером, пытливостью, такими человеческими качествами, как требовательность к себе, честность, умение разбираться в сложных вопросах, аналитически мыслить. Я далек от мысли ставить вопрос о создании каких-то особых учебных заведений по подготовке кадров экспериментаторов. По-видимому, можно было бы в существующих учебных заведениях создавать специализированные группы и готовить в них специалистов, владеющих теорией и практическими навыками постановки и проведения экспериментальных исследований. Проблема автоматизации экспериментальных исследований должна сегодня ставиться широко. Все острее становится необходимость комплексного ее решения для практики. В этом таится огромный резерв экономии трудовых затрат и ускорения технического прогресса.