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「電機系憑什麼為二類榜首?」因為電機畢業工作和薪水都比較好嗎?

活躍星系核_96
・2017/04/09 ・2328字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 486 ・五年級

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文/新鮮肝 | 目前就讀清大電機系,研究領域是訊號系統,未來大概就是準備為社會提供新鮮肝吧?

首先,先來談談標題好了。電機系之所以能成為二類榜首,可以歸咎為三點。

1. 台灣科技業多以硬體為主,電機系主要培養的就是硬體人才。
2. 任何跟電有關的東西,皆屬於電機範疇。例如:電腦,電話,電視,電影。

  • 或許有人會懷疑說「電影怎麼跟電機有關?」目前戲院的高畫質投影設備技術,是由 Larry J.Hornbeck 博士於 1987 年發明的數位微型反射鏡元件(DMD)技術改良而來。Hornbeck 博士更於 2015 年獲得奧斯卡獎。
Larry J.Hornbeck於奧斯卡得獎照片。圖/EET電子工程專輯

3. 電機範疇廣,所以畢業後工作的確相對好找。至於薪水是否比較好,可能就得看每個人研究的領域與能力了。

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簡單回答完標題的問題,相信大家還是對電機系有很多疑問,包括:電機到底在唸什麼?數學物理要很好嗎?電機和資工差在哪?電機系平均薪水為何等等…沒關係,這些問題我會挑幾個大家比較難以 google 到的回答,並且回答一些電機系才知道的內幕問題。

1. 電機到底在唸什麼?

這個問題其實對每個科系來說,都很難回答。先用傳統方式來告訴大家好了。

以清大電機來說,主要分成系統組、電力組、電子所、通訊所、光電所。
.系統組又可以分為系統 A 組和系統 B 組,而系統 A 組主要是數位訊號處理相關的領域,系統 B 組則是 IC 系統相關。
.電力則是研究能源動力相關。
.電子所是有關半導體的研究。
.通訊所是有關無線,有線的通訊都包含。
.光電所是研究光電原理和材料。

很好!看了這麼多,你一定會想問一個問題「你在說地球話嗎?」沒錯!當初的我也跟大家一樣,看完所有相關科系介紹後,依然一頭霧水,不知所云。那與其我再繼續「廢話連篇」,不如讓我用「電機系未來能幹嘛?」來給大家一個電機印象。

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2. 電機系未來能幹嘛?

老實說,電機系未來出路很廣。不管是成為軟體工程師或者硬體工程師都大有人在。或許有人會懷疑「電機系從事軟體工程師?軟體不是資工系嗎?」這個問題我會在第三題回答大家。在此就先讓我對整個大電機環境做簡介吧。以 104 人力銀行資料顯示,有 40% 左右的畢業生會從事硬體相關工作,不管是半導體工程師、電子工程師、製程工程師、或是 IC 封裝工程師,而另外有 10% 從事軟體工程師。

從以上資訊可以看出,電機系未來主要的出入就是成為一位工程師,那工程師又是甚麼概念呢?賣肝?每天加班?對我來說,工程師就是為了解決問題而存在的!舉例來說,大家耳熟能詳的比爾蓋茲,他就是一位工程師,解決了人類無法輕易使用電腦的問題(提供 GUI 作業環境給一般大眾使用)。那既然工程師就是為了問題而存在,我想比別人多花時間在工作上(解決問題)是在所難免的吧!

3. 電機和資工差在哪裡?

這問題也很好玩,說實在的電機和資工應該是不可分割的兩科系,因為電機系實驗過程和研究都需要靠資工系的範疇完成,而資工系技術應用也大多在電機系範疇上!那為什麼還需要分電機系和資工系呢?我只能說因為「時間有限」,如果要把兩系的技術基礎都完備才能畢業,那大概需要跟醫學系一樣念個 6,7 年吧!

主要大方向來說,電機系是負責硬體部份(IC 晶片,系統設計等等…),資工系是負責軟體部分(網頁呈現,演算法設計,建立資料庫等等…)。但這也只是大方向來說,像以麻省理工學院為例,就不分所謂的電機系與資工系,只有所謂的電機資工系。

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那有人會問,所以到底該怎樣抉擇?我只能跟你說,如果真的抉擇不了,就選擇有所謂「電機資訊學院學士班」的學校吧!還有…如果你問我資工電機哪個比較好,我只能跟你說「選擇自己喜歡的吧!」如果連這種低級的評論都要別人告訴你,別唸大學了吧…

4. 唸電機系數學物理要很好嗎?

看很好的定義是如何吧!如果只是說學測數學自然滿級分,那我只能跟你說,這是絕對不夠的!。數學自然滿級分只能保證你在電機系生存下去沒問題,但無法保證你可以成為一位優秀的工程師!要成為一位優秀的工程師是需要培養的!不管是察覺問題的敏銳度,或者是對解決問題的執著度,都不可少的。

簡單來說,如果你只想要混到畢業,找到一份可以養家的工作,那數學物理不必很好。但如果你想要打敗世界 90% 以上的工程師,把數學和物理弄好是在所難免的!

最後來回答大家最關心的問題吧!

4. 念電機系交得到男女朋友嗎?

這部分可以分成兩種角色和兩種市場來做解釋,男生女生觀點與考不考慮外需。

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如果你是一位男性而且目標只在內需(自己電機系)的話,我能告訴你,你成為魯蛇的機率是很高的!電機系平均來說 100 人裡面只會有 20 位女性,那經過簡單的數學至少會有 60 位男性會成為魯蛇!(假設大家都不可以交外系外校的女朋友)

反過來說,如果妳是一位女性而且只考慮內需的話,妳脫魯的機會就很大了!全系有 80 位左右的男性可以是你的市場。(假設另外 80 位男性皆單身而且沒有人是系邊)

綜合以上幾點,結論是:請各位把眼光放寬放遠,不要把自己的市場只侷限在內需!最正確的事應該是內需外需市場都要考慮,這樣才可以找到最適合你的另外一半!

至於怎樣放寬放遠市場,不外乎就是參加活動認識人。一方面可以拓展自己的人脈,也可以提高理想另一半遇到自己的機率!

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在此新鮮肝要奉勸各位,大學可以多認識些不同系的人,不只是為了讓自己市場變大,也更有助於自己的未來。認識不一樣的人可以改變自己看事情的角度,也可以在未來「人脈即是錢脈」的社會中領先超群!

祝大家都能夠入取自己理想科系,並且唸得開心,唸得有成就感:)

文章難易度
活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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備審卡關、筆記好難整理?國高中生必學,一個 prompt 讓 AI 幫你做科系探索!
泛科學院_96
・2024/04/13 ・450字 ・閱讀時間少於 1 分鐘

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這集來分享學生必學的 AI 工具與操作!

本來是想做寫作業的 AI prompt,但肯定會被罵翻……因此這次聚焦在如何用 AI 協助整理筆記、職涯探索、製作歷程檔案等事情上。

廢話不多說,讓我們開始吧 !

最後,附上本支影片的學習懶人包:

如果你有更多想要學習的操作技巧,歡迎在下面留言跟我們敲碗~有其他想要看的 AI 測試或相關問題,也可以留言分享喔!

更多、更完整的內容,歡迎上科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

討論功能關閉中。

泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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大學科系選擇難題該怎麼解?背景知識、線索蒐集與獨立思考是你的最佳武器!
活躍星系核_96
・2020/03/14 ・4853字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 511 ・六年級

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  • 作者/蘇士銓

我不確定這篇文章是否有用,也許大部分學生根本不需要其他人來建議他們如何選科系。

但我高三下時確實思考過這個問題,而且也是從高三下才開始思考,我大學應該選什麼科系?

我明白並非所有學生都是茫然的,一定有那些早在高一、甚至是國中,就已經確定並期許自己長大後的樣子會是什麼,並朝之邁前努力。不過也有高三下才開始思考這個問題的人存在。十八年的讀書時間,視線幾乎放在「國英社數自」,沒有看過其他東西。可能直到高三下,才注意到這個問題。

而這個時候,網路與現實就如雨後春筍般出現一大堆與之相關的提問與回答。如果你正在思考這個問題,不妨往下看看我的解法。

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茫然無助的學生有如於汪洋大海中,似乎只要遲疑片刻就會沉入永不見底的深海裡。圖/GIPHY

讀了 18 年的書,付出了那麼多,興致勃勃地,國中拚過會考選擇了高中,拚過學測選擇了大學,只因為在高三下沒有好好花時間做出抉擇,四年於社會上成為個興致缺缺的人,回過頭來不會後悔嗎?

如果當時能夠更聽從自己心中的聲音,思考更多,未來會不會更好?

如果當時能夠更聽從自己心中的聲音,未來會不會更好?圖/GIPHY

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我讀過一本名為《學生為什麼不喜歡上學?》的書,它是一本認知、教育及學習方面的心理學書籍,講解大腦是如何思考的。書中提到一個有趣的東西叫作「背景知識」,大概意思是說我們所知道的任何東西都能被稱作為背景知識,再透過它來理解「抽象概念」。

舉例來說,你解了一道「5cm × 10cm」手帕面積問題後,它會化成背景知識儲存在你腦裡。當你未來在計算「3km × 5km」居住地面積問題時,你之前所學的「背景知識:手帕面積」就能協助你解決這道題目,並使你了解「抽象概念:面積」。

既然如此,那為什麼我們不能運用高中所學之物,來解「大學科系選擇」這道題目?用自己這段時間讀的書,來替自己做決定呢?

從更多角度來看待,避免衝動下決定

不如就把選擇科系當作解題目吧。

解題目需要做到:仔細閱讀題目、尋找線索、整理線索、思考有沒有什麼「公式」可以套進去、開始計算、得到一個自己滿意的答案……

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這樣做,哪怕你未來就讀那個科系可能會懊惱,但至少後悔的感覺會少了一點──因為那是你思考後選出來的。而非那種憑感覺哪間大學好就選擇哪間大學、父母老師建議什麼科系好就直接去讀什麼科系。

我們能運用高中所學之物,來解「大學科系選擇」這道題目。圖/GIPHY

自己多思考、多參與、查資料、與父母師長討論,然後選出來的科系,哪怕將來發現自己不太適合,感覺也能好上許多。若是你憑一個老師/家長的意見就決定讀什麼,上大學後卻發現不太喜歡這個科系時,感覺恐怕不太好受。甚至可能把怨念投射在給你意見的那個人身上。

因此,我們得多思考、多和他人交談、獲取更多資料。

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哪裡可以獲取線索及資料?哪些是我能用的

師長、父母、親戚、網路文章、學校網站、學長姐分享……

在這部分請容許我分享一下公視的「假新聞出沒! 破解 媒體與牠們的產地」,只是個七分鐘的影片,你們可以看一下。

 

線索是資訊的一種,而判別資訊可不止在媒體識讀上才會用到。看完這個影片我們可以將其化作「背景知識」儲存起來後,然後拿著它所提供的「抽象概念」運用在這件事。

師長&家長提供的線索

你也許和某個老師關係最好,你是他的小老師或他是你的班導,當你困惑時第一直覺通常也會找他/她。

但你得注意你是否找到正確的人,比如去找英語文學系畢業並擔任英文老師問「資訊工程學系現況如何?」便是不恰當的,即使那個英文老師帶過好幾屆學生,期中大部分都去讀資工系,那也不是老師去讀,因此找錯人提問是愚蠢的。

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對的人,對的問題,才能挖掘出有用的線索。圖/mentatdgt@Pexels

因此你得思考:你要問誰?他是這個系畢業的嗎?畢業幾年了?給的資訊會不會過期?他是否了解其他系?問他其他較為相近的科系問題是否合宜?他對其他科系了解多少?問「英語文學系」畢業的人「應用英語學系」相關問題可以嗎?問「英語文學系」的人「日語文學系」相關問題可以嗎?

學長姐提供的線索

如果是問學長姐,你甚至可以再想想:他是幾年級的?大一學長姐分享的內容可以相信的嗎,會不會偏向片面之詞?大四學長姐是不是了解更多?他在系上過得如何?學業成績九十和成績六十的學長對於同個科系的觀感會不會不同?

網路文章提供的線索

網路上的資料同樣如此,注意文章發佈的時間點,資訊會不會過期?注意該平台或網站背後的公司是否值得信賴,注意寫這篇文章的作者是不是有相關學經歷。

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大學網站提供的線索

如果你是注重學校的,你可以去大專校院校務資訊公開平台上查你想要的消息:國際合作與交流、圖書館收藏統計、每學生平均經費、師生比……甚至是去大學學系的網站上查,看它們對於課程的介紹、課程表,師資陣容。

另外,我建議各位可以看一下學分表、教學計畫、授課計畫……總之就是希望你們找到你們關注的那個學系的課表,哪間大學的都可以,重點是學系課表,有大概了解後,再拿去找師長學長姐問問題:「這科系會學什麼」、「這大學學系網站上的課表裡有一堂課我很在意,你知道這堂課主要是在學什麼嗎?」做好功課後再去詢問他人意見還是比較恰當的。

當然,做好功課後再去詢問他人意見還是比較恰當的。圖/Freepik

整理,然後計算

拿一張有一面空白的廢紙,或是 excel 表格開起來,把你搜尋到的資料照類別打上去:師生比、交通距離、宿舍、境外交流數量……然後對比不同學校。

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若是科系的部分:未來出路、薪資……甚至可以把你搜尋到的課程表內容打上去,對於你即將所學的內容,依你興趣或你感覺有多少實用性來進行評分。

在這部分,我想再提到「背景知識」、「抽象概念」這兩件事。先前我有提到,你所學之物將會化成「背景知識」儲存起來,並轉換成抽象概念,將來遇見類似的問題時能化成「抽象概念」來協助你理解、解題。

而在這個部分,若你在十八年的時間有讀一點點課外書、或是了解某領域相關知識,儲存一些「背景知識」進去你的腦海裡。那我非常建議你去看你所關注的科系的「課程表」,一定會有所收穫與了解,這會比你去聽某個學長姐的分享還要有用。

舉例來說,當你了解「骨科」「治療」這兩個詞與它們背後的含意時,那麼當你看見某科系課程表內有「骨科物理治療學」這一堂課,那你大概會了解這堂課會是在教什麼。

甚至你腦海中會浮現出「噢我曾經在 YouTube 上看過三個字有介紹過哪個籃球員做了什麼導致拉傷什麼肌肉」,哪怕你腦海所浮現的與課堂所教的相關性非常小,但在你學習時還是會有幫助──畢竟,那是一棵種子。在你未來四年學習時,說不定能幫助到你。

第二個則是可以用來比對,比如把「物理治療學系」「職能治療學系」的必修課程複製到 excel,刪掉實習、把課程(一)(二)(三)……刪掉,只保留(一),感覺相近的放一起,相異的分開,看看兩科系之間的差別。

物理治療學系與職能治療學系的科系比較圖。

左欄與右欄為「物治」與「職治」的課表,我把它從學系網站複製下來放到 excel 上重新排列過的。從課程內容上我們能明白哪些是相同課程、相異課程。這對你選科系時應該會有不小幫助。

你也可以把相近的科系複製到excel來比較,比如「英語學系」和「應用英語學系」。不過在那之前,我建議你先把課程表複製到word上,用「選取與取代」來整理一下。

最後,便是做決定

笨,就是得多讀書、多思考。

不要懶惰,只聽信他人之詞「XX 大學經費較多,比較好,你可以去讀」「OO 大學好像負債過多,別去讀」「這家大學老師比較好」……這些都比不上你上網去公開平台查,甚至是點進去那所大學那所科系的網站看資料。

然後去問第一、第二個老師、親戚、學長姐。然後自己在思考,整理,做表格,然後決定,替你未來抉擇。不要因為這幾個禮拜,而後悔四年。

哪怕你說做錯決定,那就轉系、轉學。但那又何談容易,你能因這數禮拜而怠惰、選自己不滿意的科系。那轉學轉系又能好起來嗎,轉到自己滿意的?不如多找資料,多思考,拓展你的資料來源的管道。

盲目地聽從某一個觀點,而不聽或看其他有悖於這個觀點的言輪與資料,就直接下決定,我不知道有沒有什麼比這個還可怕。

我們時常提到獨立思考,甚至於 108 課綱也一遍又一遍不厭其煩地提到,但獨立思考這件事,並非什麼特別的思考方式,而是一個很簡單的防止跟風及盲從。

我文中提到兩次「背景知識」,也是要靠閱讀來獲得的。如果你的「背景知識」儲存量足夠多的話,那麼在閱讀大學課程表時就能夠隱約猜到這堂課會教什麼。在未來就讀這科系四年時會有幫助。甚至是現在對比其他科系資料時就有幫助了。

最後最後,不管最後選擇了什麼科系,都要保持獨立思考的能力。我們終究會離開校園,但不應該離開閱讀。

背景知識都是要靠閱讀來獲得的。圖/GIPHY

除了認真學習課內選修內容外,也希望大家能多閱讀。泛科學上的文章、報導者上的文章、故事、法律白話文運動……這些都可以,甚至找幾本書來看,比如提到「背景知識」「抽象概念」的《學生為什麼不喜歡上學》,如果看完覺得不錯,還能看《萬萬沒想到:用理科思維理解世界》,如果你覺得這些偏理科都太硬,那麼試試《正義:一場思辯之旅》,探討社會各種議題,這些都能夠增加你的「背景知識」。

如果看選修課內書再加上課外書會讓你太累的話,也可以先從網路上的 YouTube 短影片開始看起,比如志祺七七、台灣吧、超級歪……盡量增加自己的「背景知識」儲存量。

奧美集團有過這麼一則廣告,廣告部分內容如下:

「我害怕閱讀的人,在他們面前,我就像一個透明的人,蒼白的腦袋無法隱藏。

我所擁有的內涵是什麼?不就是人人都能脫口而出、遊蕩在空氣中最通俗的認知嗎?就像心臟在身體的左邊,春天之後是夏天,美國總統是世界上最有權力的人。

而閱讀的人在知識裡遨遊,能從食譜學論及至管理學,八卦週刊講到社會趨勢,甚至一隻空中躍下的貓,都能讓他們對物理學侃侃而談註1

我害怕閱讀的人,他們的生命毫不封閉,不缺朋友的忠實,不缺安慰者的的溫柔,甚至連相互較勁的對手,都不缺乏。

他們翻開書,便時而讚歎、時而激辯、有時會獲得勸導與慰藉。一本一本的書,就像一節一節的脊椎,穩穩支持著他們。

我害怕閱讀的人,我祈禱他們不知道我的不安,免得他們更容易地擊垮我,甚至連打敗我的意願都沒有。

我害怕閱讀的人,他們知道無知在小孩身上才可愛,而我已經是大人了。

我害怕閱讀的人,他們懂得生命太短,而人總是聰明得太晚。

我害怕閱讀的人,他們的一小時,就是我的一生。

我害怕閱讀的人,尤其是──還在閱讀的人。」

願我們保持獨立思考,不盲從不跟風,能夠畫出一條屬於自己的線,走上屬於自己的道路,長成自己想長的樣子。

延伸閱讀:

  1. 如何擁有好棒棒記憶力?背景知識是關鍵——《學生為什麼不喜歡上學?》
  2. 大腦動不起來,是因為你不知道該如何思考! ——《學生為什麼不喜歡上學?》
  3. 你以為你在推理?背景知識是思考運作的源頭——《學生為什麼不喜歡上學?》

註解

  1. 原廣告內容為「一支空中躍下的貓,都能讓他們對建築防震理論侃侃而談」,我把它修改成「對物理學侃侃而談」。

參考資料

  1. 《學生為什麼不喜歡上學?:認知心理學家解開大腦學習的運作結構,原來大腦喜歡這樣學》
  2. 假新聞出沒!破解媒體與牠們的產地
  3. 大專校院校務資料公開平台
活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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幫太空船寫程式的人:阿波羅計畫的工程師瑪格麗特・漢彌爾頓 ——《重返阿波羅》
PanSci_96
・2019/08/17 ・1229字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 490 ・五年級

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解決問題是她最喜歡的事情

瑪格麗特・漢彌爾頓(Margaret Hamilton) 開始寫電腦程式時,還沒有「軟體工程師」一詞。漢彌爾頓 1936 年出生於美國印第安納州,1958 年畢業於厄爾罕學院(Earlham College),兩年後獲得在麻省理工學院(Massachusetts Institute of Technology,MIT)寫電腦程式的工作。

在 MIT,漢彌爾頓開啟了後來延續整個職業生涯的興趣:修正程式設計錯誤。在程式設計初萌芽的時代,她和同儕從實作中學習工程和故障排除,用充滿創意的方法面對自己的工作。有時候他們可以透過大型電腦製造出來的背景噪音,分辨自己的軟體是否順暢運作。

瑪格麗特・漢彌爾頓。圖/Wiki

1963 年,漢彌爾頓正準備進入布倫戴斯大學(Brandeis University)的研究所攻讀抽象數學的學位時,MIT 取得 NASA 的合約,為阿波羅太空船設計導引和導航電腦(AGC)。

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漢彌爾頓不想錯過這個機會, 聯繫計畫辦公室,分別和兩名計畫主持人進行面談。兩位主持人都當場決定雇用她,她建議兩人應該丟銅板決定她要去誰的團隊工作。

接下來幾年之內,漢彌爾頓成為 MIT 儀控實驗室(MIT Instrumentation Lab)軟體工程組(Software EngineeringDivision)的主持人,也是 AGC 背後的主要設計者之一。

為阿波羅導引電腦設計軟體時,漢彌爾頓和她的團隊必須創造新的軟體系統,以引導和控制阿波羅任務太空船前進月球。

「除了作為開路先鋒,別無選擇……找不到問題的答案時,我們只能創造答案。」

她後來回顧。

瑪格麗特・漢彌爾頓把她自己和麻省理工學院的工程師團隊為阿波羅任務的導引和導航軟體所寫的原始碼列表堆疊起來。圖/Wiki

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團隊中充滿「天不怕地不怕的二十多歲年輕人」,他們有自由(也有壓力)來對付太空導航的挑戰。使用漢彌爾頓軟體的阿波羅計畫和太空實驗室(Skylab)計畫期間,從沒發生過嚴重故障。

然而漢彌爾頓的女兒蘿倫(Lauren)卻預示了一次最嚴重的錯誤。那時四歲的蘿倫在漢彌爾頓的辦公室玩著顯示器和鍵盤(DSKY),在模擬器的飛行途中,輸入了發射前使用的程式 P01,導致嚴重錯誤。

漢彌爾頓因此建議加入一行程式碼,以避免這種情況發生。但 NASA 告訴她,沒有任何太空人會犯下這種錯誤。

在阿波羅 8 號任務時,吉姆・洛維爾意外刪除了指揮和服務艙的導航數據,導致與漢彌爾頓女兒所造成的相同狀況。幸好電腦的設計很穩健,漢彌爾頓和她的團隊才能夠找到方法,在幾小時內從地面修正問題, 見證任務圓滿完成。

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漢米爾頓後來為 NASA 發展太空梭使用的軟體。她也成立了兩間公司,專門設計可靠的軟體,並因為她為阿波羅計畫做出的貢獻,在 2016 年獲頒美國總統自由勳章(Presidential Medal of Freedom)。

她一直是工作場域裡少數的女性之一,在締造阿波羅計畫的成功、幫助推動電腦在外太空的運算上,她都是一位卓越的人物。

 

本文摘自 大石國際文化重返阿波羅

 

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