Fortran: a linguagem que revolucionou a computação científica

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Dando continuidade aos artigos publicados, a história da programação de computadores está repleta de marcos importantes, mas poucos têm a posição de destaque e longevidade que o Fortran conquistou. Ainda, na sequência dos artigos estamos na década de 1950, a linguagem Fortran (abreviação de "Formula Translation") desempenhou um papel fundamental no desenvolvimento da computação científica e se tornou um divisor de águas na forma como os cientistas e engenheiros interagem com os computadores.

 

A necessidade de uma linguagem de programação mais acessível para tarefas científicas e matemáticas se tornou aparente à medida que os computadores se tornaram mais poderosos. Até então, os programadores precisavam escrever código em linguagens de baixo nível, o que era uma tarefa complexa e propensa a erros. O Fortran, desenvolvido pela IBM em 1957 por John Backus e sua equipe, foi projetado especificamente para facilitar a programação em tarefas científicas.

 

Uma das características mais marcantes do Fortran foi sua capacidade de processar fórmulas matemáticas de maneira eficiente e natural. Isso permitiu que os cientistas expressassem suas ideias de forma mais direta, sem a necessidade de se preocupar com detalhes de implementação complexos. Como resultado, o Fortran simplificou significativamente a criação de programas científicos e abriu caminho para avanços em uma variedade de campos, incluindo física, engenharia, meteorologia e astronomia.

 

O Fortran também introduziu o conceito de sub-rotinas, que são pequenos trechos de código que podem ser reutilizados em vários programas. Isso aumentou a eficiência do desenvolvimento de software e permitiu que cientistas e engenheiros compartilhassem soluções para problemas comuns. As sub-rotinas se tornaram uma característica fundamental em muitas linguagens de programação subsequentes.

 

À medida que o Fortran evoluiu, várias versões foram lançadas, cada uma trazendo melhorias e recursos adicionais. A versão Fortran 77, por exemplo, introduziu tipos de dados abstratos e melhorias na manipulação de cadeias de caracteres. Posteriormente, o Fortran 90 trouxe recursos modernos, como alocação dinâmica de memória e programação orientada a objetos.

 

Hoje, o Fortran ainda é amplamente utilizado em aplicações científicas e de engenharia que requerem cálculos computacionais intensivos. Embora tenha sido suplantado em popularidade por linguagens mais recentes, como Python e C++, o Fortran permanece como uma ferramenta valiosa para muitos profissionais que dependem de desempenho e precisão em suas aplicações.

 

Em resumo, o Fortran é uma linguagem de programação que desempenhou um papel crucial no avanço da computação científica. Sua abordagem simplificada para expressar operações matemáticas e a capacidade de criar sub-rotinas revolucionaram a maneira como os cientistas e engenheiros interagem com os computadores. O legado do Fortran continua a ser sentido em muitas áreas da pesquisa e da indústria, tornando-o uma das linguagens mais icônicas e duradouras da história da computação.

 

Hoje, a linguagem é uma escolha incomum para novos projetos no setor de TI em geral, mas mantém seu domínio na computação científica e em setores que dependem de códigos legados robustos e testados pelo tempo. Grandes projetos de pesquisa, como simulações de fusão nuclear e modelos de previsão do tempo, continuam a confiar no Fortran por sua confiabilidade e eficiência.

 

O principal desafio para Fortran no cenário atual é a sua percepção como uma linguagem "antiga" e a preferência por novas linguagens mais ágeis e com melhor suporte a paradigmas modernos. No entanto, comunidades dedicadas e a criação de ferramentas que facilitam a integração do Fortran com outras linguagens têm ajudado na sua sustentabilidade.

 

O que tem de novo: IAs mais poderosas e capazes de aprender e gerar novas ideias.

 

O que já era: IAs usadas para automatizar tarefas, realizar simulações e analisar dados.

 

O que vira de novo: IAs que podem ajudar os cientistas a resolver problemas complexos e a fazer novas descobertas.

 

Aqui estão alguns exemplos específicos de como as IAs estão sendo usadas na computação científica:

 

Desenvolvimento de novos medicamentos: as IAs estão sendo usadas para identificar novos compostos químicos com potencial para tratar doenças.

 

Criação de novos materiais: as IAs estão sendo usadas para projetar novos materiais com propriedades específicas, como resistência, leveza ou condutividade.

 

Modelagem climática: as IAs estão sendo usadas para criar modelos climáticos mais precisos, que podem ajudar os cientistas a prever mudanças climáticas.

 

Por Leonardo Luiz Ludovico Póvoa - Poeta, Administrador, Doutorando em Comunicação pela Universidade Fernando Pessoa - Portugal. (www.poetabrasileiro.com.br)

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