🧠 Apprendimento Automatico (Machine Learning)

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#AI #Artificial Intelligence #MachineLearning #BigData #HPC #IoT #TateoBlog #TILLL

🌍 Il Machine Learning (apprendimento automatico) è una delle principali discipline dell'Intelligenza Artificiale e consente ai sistemi informatici di apprendere dai dati anziché seguire esclusivamente regole definite in modo esplicito dai programmatori. Grazie a questa capacità, le macchine possono riconoscere schemi, effettuare previsioni e supportare decisioni in modo sempre più efficace. Il Machine Learning rappresenta oggi una tecnologia fondamentale per l'analisi automatica di grandi quantità di informazioni e costituisce la base di numerose applicazioni moderne di Intelligenza Artificiale.

👥 Il Machine Learning trova applicazione in molteplici contesti industriali e aziendali, tra cui analisi dei dati, manutenzione predittiva, riconoscimento automatico di anomalie, classificazione di immagini e supporto alle decisioni. La sua diffusione è stata favorita dall'aumento della disponibilità di dati digitali provenienti da Internet, sensori, sistemi industriali e dispositivi connessi, nonché dalla crescente potenza di calcolo disponibile. La capacità di trasformare grandi quantità di dati in conoscenza utilizzabile rappresenta oggi uno dei principali fattori abilitanti dell'innovazione digitale.

⚙️ Dal punto di vista tecnico, il Machine Learning sostituisce la programmazione basata su regole con modelli matematici addestrati mediante dati di esempio. Durante il processo di apprendimento, l'algoritmo identifica autonomamente correlazioni, regolarità e pattern presenti nei dati, costruendo modelli in grado di generalizzare il comportamento osservato a casi non ancora analizzati. Lo sviluppo moderno del Machine Learning è stato reso possibile dalla combinazione tra disponibilità di Big Data e incremento delle capacità computazionali, che consentono l'addestramento di modelli sempre più complessi e accurati. Inoltre, il settore integra conoscenze provenienti da discipline quali statistica, probabilità, teoria dell'informazione, teoria del controllo, complessità computazionale e neuroscienze.

🔗 Collegamenti utili per approfondire:

1. TILLL / 🏠 Home / 🎓 Learning / ...

1. 🧠 Intelligenza Artificiale (AI); Titolo: Come delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html; Paragrafo: §6. Apprendimento Automatico (Machine Learning).

2. 💻 Informatica (IT); Titolo: L’Informatica e le Tecnologia dell'Informazione; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/informatica.html .

3. 💻 Informatica (IT) / ⚡ HPC (IT.5); Titolo: Il super-calcolo ( IT.5 ); Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/it_16.html.

4. 💻 Informatica (IT) / 📊 Big Data (IT.1); Titolo: Il fenomeno della produzione di grosse quantità di dati, caratteristico delle moderne applicazioni informatiche; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/it1-big-data-evolution-of-data-science.html 

5. 🧠 Intelligenza Artificiale (AI) / Sistemi complessi (AI.1.1); Titolo: Complicato vs. Complesso; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/ai.html.

6. ⚙️ Automazione (AU) / IoT (AU.6); Titolo: Internet delle cose (Internet of Things); Link: http://tateoblog.blogspot.com/2017/04/au-06-internet-delle-cose.html.

 

 Nota per la lettura: 

Le tre emoji utilizzate nel documento, 🌍, 👥, ed ⚙️ identificano i destinatari delle varie sezioni e rappresentano quindi tre differenti livelli di approfondimento della conoscenza:

• 🌍 Livello divulgativo — introduce i concetti fondamentali con un linguaggio accessibile, fornendo una visione generale dell'argomento.
• 👥 Livello business — approfondisce gli aspetti rilevanti dal punto di vista applicativo, progettuale e strategico, mettendo in relazione la tecnologia con le esigenze di business.
• ⚙️ Livello tecnico — entra nel dettaglio delle soluzioni, delle architetture, dei metodi e degli aspetti ingegneristici necessari per comprenderne il funzionamento.

Questa metodologia può essere interpretata come una piramide della conoscenza: procedendo dal livello divulgativo verso quello tecnico aumenta progressivamente il grado di dettaglio e di specializzazione. In questo modo, un manager può fermarsi al livello necessario per comprendere il quadro generale e le implicazioni di business, mentre un ingegnere o uno specialista può proseguire fino agli aspetti tecnici e agli approfondimenti necessari per una comprensione completa dell'argomento.

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🧠 Addestramento e validazione del classificatore

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#AI #ArtificialIntelligence #IntelligenzaArtificiale #deepLearning #CNN #VisioneArtificiale #ComputerVision #classificatore #addestramento #TateoBlog #TILLL

Una volta completata la preparazione del dataset, il modello viene addestrato utilizzando il Training Set. Durante questa fase la rete neurale apprende automaticamente le caratteristiche discriminanti delle diverse classi modificando iterativamente i propri parametri interni (pesi e bias) al fine di ridurre l'errore di classificazione.

Configurazione Architetturale

La prima attività consiste nella definizione dell'architettura della rete neurale che verrà utilizzata per il riconoscimento delle immagini.

I principali parametri architetturali comprendono:

• Architettura CNN (ad esempio VGG10, VGG16, ResNet50, DenseNet201, EfficientNet o MobileNet): definisce la struttura della rete neurale e il modo in cui vengono estratte le caratteristiche dalle immagini.

• Dense Layer Size (ad esempio 512 neuroni): rappresenta il numero di neuroni presenti nel layer completamente connesso (Fully Connected Layer) posto nella parte finale della rete. Questo layer combina le caratteristiche estratte dagli strati convoluzionali e produce la decisione finale di classificazione. Un numero maggiore di neuroni aumenta la capacità rappresentativa del modello ma incrementa anche il numero di parametri da addestrare e il rischio di overfitting.

Iperparametri di Addestramento

Oltre alla struttura della rete, è necessario configurare una serie di iperparametri, ovvero parametri non appresi automaticamente dal modello ma definiti dall'ingegnere durante il processo di sviluppo.

Tra i più comuni:

• Learning Rate: determina l'entità delle modifiche applicate ai parametri della rete durante ogni iterazione di addestramento. Valori troppo elevati possono rendere instabile l'apprendimento, mentre valori troppo bassi possono rallentare eccessivamente la convergenza.

• Numero di Epoche: indica quante volte l'intero Training Set viene presentato alla rete durante il processo di apprendimento.

• Dropout: tecnica di regolarizzazione che disattiva casualmente una percentuale di neuroni durante l'addestramento al fine di migliorare la capacità di generalizzazione del modello.

• Patience: parametro utilizzato nei meccanismi di Early Stopping. Definisce il numero di epoche consecutive durante le quali il modello può non migliorare prima che l'addestramento venga interrotto automaticamente.

Processo di Validazione

Durante l'addestramento il Validation Set svolge un ruolo fondamentale. A intervalli regolari il modello viene valutato su dati che non sono stati utilizzati per aggiornare i pesi della rete. Questo consente di monitorare le prestazioni del classificatore e di identificare tempestivamente eventuali problemi.

I due fenomeni principali da controllare sono:

• Overfitting: il modello apprende in modo eccessivamente dettagliato il Training Set, ottenendo ottime prestazioni sui dati di addestramento ma risultati peggiori su dati nuovi e mai osservati.

• Underfitting: il modello non riesce ad apprendere adeguatamente le caratteristiche del problema e mostra prestazioni insufficienti sia sul Training Set sia sul Validation Set.

L'obiettivo del processo di validazione è individuare il modello che offre il miglior compromesso tra accuratezza e capacità di generalizzazione.

Indicatori e Strumenti di Analisi

Per comprendere il comportamento del classificatore durante l'addestramento vengono monitorati diversi indicatori e strumenti diagnostici.

• Accuracy Plot. L'Accuracy Plot mostra l'andamento dell'accuratezza di classificazione nel corso delle epoche sia sul Training Set sia sul Validation Set.

L'analisi delle due curve permette di valutare:

• velocità di apprendimento del modello;
• raggiungimento della convergenza;
• eventuale presenza di overfitting o underfitting.

• Loss Plot. Il Loss Plot rappresenta l'evoluzione della funzione di errore (Loss Function) durante l'addestramento.

Un comportamento desiderabile è caratterizzato da una progressiva riduzione della loss sia sul Training Set sia sul Validation Set.

Divergenze significative tra le due curve rappresentano spesso un'indicazione precoce di overfitting.

• Heatmap di Attenzione. Le Heatmap di Attenzione evidenziano le regioni dell'immagine che hanno maggiormente influenzato la decisione del classificatore.

Questi strumenti consentono di verificare se la rete neurale stia realmente osservando gli elementi significativi dell'oggetto di interesse oppure se stia basando le proprie decisioni su informazioni spurie o non pertinenti.

• Matrice di Confusione. La Confusion Matrix rappresenta il numero di campioni classificati correttamente o erroneamente per ciascuna classe.

La matrice permette di identificare:

• le classi maggiormente confuse tra loro;
• la distribuzione degli errori;
• eventuali squilibri prestazionali del classificatore.

• Metriche di Classificazione. Dalla matrice di confusione possono essere derivate diverse metriche quantitative, tra cui:

• Accuracy: percentuale complessiva di classificazioni corrette.
• Precision: capacità di evitare falsi positivi.
• Recall: capacità di rilevare correttamente tutti i campioni appartenenti a una determinata classe.
• F1-Score: misura sintetica che combina Precision e Recall.

Risultato della Fase di Addestramento

Al termine del processo vengono confrontate le diverse configurazioni testate e selezionato il modello che presenta le migliori prestazioni sul Validation Set. Il risultato finale è un classificatore addestrato e validato, pronto per essere sottoposto alla successiva fase di test indipendente sul Test Set e, successivamente, all'impiego operativo sul campo.

Al termine di questa fase si ottiene il modello migliore tra quelli testati, ovvero il classificatore addestrato e validato.

🔗 Riferimenti per approfondire:

 

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1. 🧠 Intelligenza Artificiale (AI); Titolo: Come delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html ; paragrafo §8.5.2. (2) Addestramento e validazione del classificatore.

2. 👁️ Visione Artificiale (VS); Titolo: La riproduzione della visione umana per mezzo di un sistema artificiale;  Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/vs-visione-artificiale.html 

 

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🧠 Produzione e Preparazione del Dataset

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#AI #ArtificialIntelligence #IntelligenzaArtificiale #deepLearning #CNN #VisioneArtificiale #ComputerVision #classificatore #dataset #TateoBlog #TILL

L'efficacia di un classificatore di immagini dipende in larga misura dalla qualità del dataset utilizzato durante il processo di sviluppo. La costruzione del dataset rappresenta quindi una fase fondamentale del ciclo di vita del modello, poiché determina la capacità della rete neurale di apprendere correttamente le caratteristiche distintive delle diverse classi e di generalizzare il proprio comportamento su dati mai osservati in precedenza.

Acquisizione e Labeling

La prima fase consiste nella raccolta, organizzazione e preparazione delle immagini che costituiranno il dataset di addestramento. Le immagini vengono acquisite dai sistemi di misura o da archivi storici e successivamente sottoposte a verifica qualitativa, classificazione e annotazione (labeling). Ad ogni immagine viene associata una classe di appartenenza che rappresenta il risultato atteso del processo di classificazione. I campioni vengono inoltre rinominati e organizzati secondo convenzioni coerenti al fine di garantire tracciabilità, uniformità e facilità di gestione del dataset.

Suddivisione del Dataset

Una volta completata la preparazione dei campioni, il dataset viene suddiviso in tre insiemi distinti:

• Training Set, utilizzato per l'apprendimento dei parametri della rete neurale;
• Validation Set, utilizzato per monitorare il processo di addestramento e ottimizzare gli iperparametri del modello;
• Test Set, utilizzato esclusivamente per la valutazione finale delle prestazioni.

Questa separazione è essenziale per ottenere una stima realistica delle capacità di generalizzazione del classificatore. L'utilizzo degli stessi dati sia per l'addestramento sia per la valutazione finale porterebbe infatti a risultati artificialmente ottimistici, fenomeno noto come overfitting.

Pre-processing.

Prima di essere utilizzate dalla rete neurale, le immagini vengono sottoposte a una serie di trasformazioni finalizzate a uniformare il formato dei dati di ingresso.

• Ridimensionamento delle immagini (210 × 201 pixel): tutte le immagini vengono convertite a una risoluzione uniforme, compatibile con l'architettura della rete neurale utilizzata.
• Normalizzazione Min-Max: i valori dei pixel vengono trasformati in un intervallo normalizzato, generalmente compreso tra 0 e 1, al fine di migliorare la stabilità numerica e favorire la convergenza del processo di addestramento.

Data Augmentation

In molti casi il numero di campioni disponibili non è sufficiente a rappresentare tutte le possibili variabilità osservabili durante l'esercizio. Per aumentare artificialmente la numerosità del dataset e migliorare la capacità di generalizzazione del classificatore vengono quindi applicate tecniche di data augmentation, che generano nuove immagini a partire dai campioni esistenti mediante trasformazioni geometriche controllate.

Nel caso in esame sono state adottate le seguenti tecniche:

• Horizontal Flip: generazione di immagini speculari rispetto all'asse verticale;
• Vertical Flip: generazione di immagini speculari rispetto all'asse orizzontale.

Queste trasformazioni consentono alla rete neurale di apprendere caratteristiche più robuste e meno dipendenti dall'orientamento specifico degli oggetti presenti nell'immagine, riducendo il rischio di overfitting e migliorando le prestazioni su dati reali non utilizzati durante l'addestramento.

🔗 Riferimenti per approfondire:

 

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1. 🧠 Intelligenza Artificiale (AI); Titolo: Come delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html ; paragrafo §8.5.1. (1) Produzione e Preparazione del Dataset.

2. 👁️ Visione Artificiale (VS); Titolo: La riproduzione della visione umana per mezzo di un sistema artificiale;  Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/vs-visione-artificiale.html 

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🧠 U-Net: localizzazione precisa mediante struttura encoder-decoder

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#AI #ArtificialIntelligence #IntelligenzaArtificiale #deepLearning #CNN #VisioneArtificiale #ComputerVision #SegmentatoreSemantico #encoder #decoder #downsampling #upsampling #skipConnections #uNet #FreiburgUniversity #dataAugmentation #overfitting #backbone #TateoBlog #TILLL,

U-Net è un’architettura convoluzionale (CNN) sviluppata nel 2015 presso l’Università di Friburgo, inizialmente per la segmentazione di immagini biomediche. Il nome deriva dalla caratteristica forma a “U” della rete, composta da un percorso di contrazione e da un percorso simmetrico di espansione. L’architettura è stata concepita per ottenere una localizzazione precisa degli elementi anche disponendo di un numero relativamente limitato di immagini annotate, grazie anche all’impiego della data augmentation (la rete osserva versioni differenti dello stesso esempio e impara a riconoscere le strutture d’interesse anche quando posizione, orientamento, scala o forma presentano variazioni. Questo riduce il rischio di overfitting e migliora la capacità di generalizzazione su immagini mai viste).

A differenza di una rete di classificazione, che assegna generalmente un’unica classe all’intera immagine, U-Net produce una mappa di segmentazione: a ogni pixel viene associata una classe. La rete può quindi delimitare con precisione aree di interesse in una immagine.

Se dovessimo descrivere U-Net con una metafora, potremmo paragonarla a un ispettore che non si limita a segnalare la presenza di un difetto, ma ne traccia accuratamente il contorno sulla superficie analizzata.

U-Net è costituita da due percorsi complementari:

• Encoder, o percorso di contrazione: analizza l’immagine mediante convoluzioni e operazioni di downsampling. La risoluzione spaziale viene progressivamente ridotta, mentre la rete estrae caratteristiche sempre più astratte. I primi livelli riconoscono bordi e dettagli locali; quelli più profondi individuano forme, strutture e contesto.
• Decoder, o percorso di espansione: riceve la rappresentazione compatta prodotta dall’encoder e ne aumenta gradualmente la risoluzione mediante operazioni di upsampling. Il decoder ricostruisce così una mappa nella quale viene indicata la classe di appartenenza di ciascun pixel.

La sola ricostruzione effettuata dal decoder potrebbe non recuperare completamente i dettagli spaziali persi durante il downsampling. Per questo U-Net utilizza skip connections simmetriche, che trasferiscono al decoder le mappe delle caratteristiche generate nei corrispondenti livelli dell’encoder. Il decoder combina quindi il contesto semantico profondo, necessario per comprendere che cosa è presente, con le informazioni spaziali ad alta risoluzione, necessarie per stabilire dove si trova. Questa combinazione migliora la definizione dei bordi e la localizzazione degli elementi più piccoli.

Nella configurazione originale, U-Net possiede un proprio percorso di contrazione. Nelle implementazioni moderne, tuttavia, l’encoder può essere sostituito con una rete di classificazione preaddestrata, impiegata come backbone per l’estrazione delle caratteristiche, ad esempio:

• VGG16;
• ResNet50;
• MobileNet;
• EfficientNet.

Si ottengono così configurazioni come VGG16-U-Net, ResNet50-U-Net, MobileNet-U-Net ed EfficientNet-U-Net. L’encoder preaddestrato estrae le caratteristiche dell’immagine, mentre il decoder specifico di U-Net recupera la risoluzione spaziale e genera la maschera di segmentazione. La scelta del backbone dipende dal compromesso richiesto tra accuratezza, capacità di estrazione delle caratteristiche, velocità di elaborazione, memoria disponibile e complessità computazionale.

🔗 Riferimenti per approfondire:

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1. ... 🧠 Intelligenza Artificiale (AI); Titolo: Come delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro; intelligenza; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html; paragrafo  §8.6. Architetture specifiche per Segmentazione semantica

2. ... 👁️ Visione Artificiale (VS); Titolo: La riproduzione della visione umana per mezzo di un sistema artificiale;  Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/vs-visione-artificiale.html 

🌐 

3. mPaper originale, U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation, Olaf Ronneberger et al. (University of Freiburg), https://arxiv.org/abs/1505.04597

4. Sito ufficiale del progetto, U-Net Project Page https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/ronneber/u-net/

5. Titolo: U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation; Link: https://arxiv.org/abs/1505.04597

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🧠 Architetture CNN specifiche per Segmentazione semantica

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La segmentazione semantica è un’applicazione della Visione Artificiale che assegna una classe a ciascun pixel dell’immagine, producendo una mappa semantica dettagliata della scena, nella quale ogni area è associata alla categoria corrispondente. Ad esempio, in una scena stradale, i pixel possono essere classificati come strada, veicolo, edificio, vegetazione o cielo.

A differenza della classificazione, che attribuisce un’unica etichetta all’intera immagine, la segmentazione identifica la categoria di appartenenza di ogni area visibile, senza distinguere necessariamente le singole istanze della stessa classe.

Le architetture dedicate utilizzano generalmente una struttura composta da due parti complementari: encoder e decoder.

L’encoder riceve l’immagine originale e la analizza attraverso una sequenza di livelli convoluzionali. Procedendo nella rete, la risoluzione dell’immagine viene progressivamente ridotta mediante operazioni di downsampling, mentre aumentano il livello di astrazione e la ricchezza delle caratteristiche estratte. I primi livelli rilevano elementi semplici, come bordi e variazioni locali; i livelli più profondi riconoscono forme, strutture e contesto. Alla fine dell’encoder si ottiene quindi una rappresentazione compatta dell’immagine, semanticamente ricca ma con una risoluzione spaziale ridotta.

Il decoder svolge il processo complementare: riceve la rappresentazione prodotta dall’encoder e ne aumenta gradualmente la risoluzione mediante operazioni di upsampling. L’obiettivo è ricostruire una mappa delle stesse dimensioni, o di dimensioni compatibili, con l’immagine originale, assegnando una classe a ogni pixel.

Durante la riduzione della risoluzione, tuttavia, alcune informazioni relative alla posizione degli oggetti, ai bordi e ai dettagli più piccoli possono andare perse. Per questo, architetture di segmentazione, come U-Net per esempio, utilizzano le skip connections, collegamenti diretti che trasferiscono al decoder le mappe delle caratteristiche generate nei corrispondenti livelli dell’encoder. Il decoder combina così:

• le informazioni semantiche profonde, utili per capire che cosa è presente nell’immagine;
• le informazioni spaziali ad alta risoluzione, utili per stabilire dove si trova ciascun elemento.

In termini semplici, l’encoder comprende il contenuto dell’immagine, mentre il decoder ricostruisce la posizione e l’estensione delle diverse classi. Tra le principali architetture per la segmentazione semantica figurano U-Net, FCN, SegNet, DeepLab, PSPNet e HRNet, che adottano strategie differenti per conservare i dettagli, recuperare la risoluzione e integrare il contesto locale e globale.

Queste reti trovano applicazione nella guida autonoma, nell’imaging medico, nell’agricoltura di precisione, nel telerilevamento e nell’ispezione industriale.

🔗 Riferimenti per approfondire:

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1. ... 🧠 Intelligenza Artificiale (AI); Titolo: Come delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro; intelligenza; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html; paragrafo  §8.6. Architetture specifiche per Segmentazione semantica

2. ... 👁️ Visione Artificiale (VS); Titolo: La riproduzione della visione umana per mezzo di un sistema artificiale;  Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/vs-visione-artificiale.html 

3.  ... 🧠 Intelligenza Artificiale (AI) / ⚙️ Applications (AI.8); Titolo: Le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale; link: https://tateoblog.blogspot.com/p/applications-ai8.html; 

Paragrafo: §5. Elaborazione di immagini. 

Paragrafo: §11.  Guida autonoma  (Autonomous Driving)

4. ... 🔧 Automazione (AU) / 🤖 Robotica (AU.9) / UAV (AU.9.8); Titolo: Veicoli autonomi aerei; Link: https://tateoblog.blogspot.com/2016/06/uav.html; Paragrafo: §5 Applicazioni dei droni

5. ...  👁️ Visione Artificiale (VS) / Applicazioni (VS.6); Titolo: Machine Vision: l'applicazione industriale della Visione Artificiale; Link: https://tateoblog.blogspot.com/2017/05/vs-10-machine-vision-la-visione.html; Paragrafo: §2. Artificial Vision industrial applications: the Machine Vision 

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📚 Sovrappopolazione e disagio sociale

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Il capitolo Sovrappopolazione del saggio "Ritorno al nuovo mondo" di Aldous Huxley, introduce uno dei temi centrali del saggio: il rapporto tra crescita demografica, disponibilità delle risorse e libertà individuale. Huxley considera il rapido aumento della popolazione un problema non soltanto economico e ambientale, ma anche politico e sociale: 

«Il problema del rapporto fra rapido accrescimento della popolazione e risorse naturali, stabilità sociale e benessere dei singoli, è oggi il maggior problema per l'umanità». 

Quanto più la popolazione cresce e aumenta la pressione sulle risorse, tanto più diventa fragile l'equilibrio economico e sociale: 

«Quanto più cresce la popolazione e preme sulle risorse disponibili, tanto più si fa precaria la situazione economica di una società che subisca tale prova». 

Il disagio derivante da questa condizione può favorire la concentrazione del potere e l'affermazione di forme autoritarie di governo: 

«L'eccesso della popolazione conduce al disagio, e quindi alla dittatura».

Huxley richiama 1984 di George Orwell come efficace esempio di proiezione distopica del futuro. La società orwelliana è fondata soprattutto sul castigo e sulla paura del castigo; tuttavia, secondo Huxley, il controllo può diventare ancora più efficace quando non si limita a reprimere i comportamenti indesiderati, ma riesce a orientare direttamente desideri e convinzioni: 

«A lunga scadenza, il controllo è meno efficace se ricorre al castigo della condotta indesiderata, anziché indurre la condotta desiderata mediante premi». 

È proprio questa evoluzione delle tecniche di controllo a destare la sua maggiore preoccupazione: 

«Forze impersonali, da noi incontrollabili, hanno perfezionato nuove tecniche per manipolare, nell'interesse d'una minoranza, i pensieri e i sentimenti delle masse».

🔗 Riferimenti per approfondire:

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1. Titolo: La sezione “Fantascienza” della mia libreria, Link: https://tateoblog.blogspot.com/2017/11/lt4-la-sezione-fantascienza-della-mia.html, ... 

    ... / Paragrafo: §9. Il mondo nuovo -- Aldous Huxley -- 1932

    ... / Paragrafo: §10. Ritorno al nuovo mondo -- Aldous Huxley -- 1958 

2. 1984 (LT.4.7); Titolo: “1984”, di George Orwell; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/1984-george-orwell-lt47.html 

📖 

3. Ritorno al mondo nuovo - Aldous Huxley -- Oscar Cult Mondadori 

  

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🥽 Virtuale o Aumentata?

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#AR #augmentedReality #VR #virtualReality #TateoBlog #TILLL

Si osservi innanzitutto che la Realtà Aumentata (AR) viene spesso confusa o assimilata alla Realtà Virtuale (VR). Si tratta, invece, di due tecnologie profondamente differenti, anche se, per molti aspetti, complementari.

La differenza sostanziale risiede nel rapporto con la realtà fisica. La Realtà Aumentata parte dall'ambiente reale: lo osserva, lo riconosce e vi interagisce, aggiungendo in tempo reale informazioni digitali pertinenti al contesto. L'obiettivo è quindi arricchire la percezione della realtà esistente, fornendo una conoscenza più approfondita e specifica degli elementi che la compongono. Le informazioni possono essere sovrapposte alle immagini dell'ambiente sotto forma di testi, numeri, simboli, indicatori, notifiche, modelli tridimensionali o altri contenuti digitali.

La Realtà Virtuale, al contrario, sostituisce la percezione dell'ambiente fisico con quella di un ambiente digitale artificiale, generato dal calcolatore. L'utente viene immerso in uno spazio che può essere completamente immaginario oppure riprodurre fedelmente un ambiente reale, ma che, durante l'esperienza, viene percepito attraverso una rappresentazione digitale.

In altre parole, la Realtà Virtuale costruisce una realtà alternativa, mentre la Realtà Aumentata aggiunge informazioni alla realtà che già esiste. La prima tende quindi a separare l'utente dall'ambiente fisico per immergerlo in quello virtuale; la seconda mantiene il contatto con il mondo reale e ne amplia la percezione attraverso contenuti digitali contestuali.

È proprio questa caratteristica a rendere particolarmente interessante la Realtà Aumentata: non cerca necessariamente di sostituire la realtà, ma di renderla più informativa, comprensibile e significativa, mettendo in relazione ciò che vediamo nel mondo fisico con ciò che il calcolatore sa di quell'ambiente.

🔗 Riferimenti per approfondire:

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1. 🥽 Extended Realities (XR) / Realtà Virtuale (XR.2); Titolo: La Realtà Virtuale; Link: https://tateoblog.blogspot.com/2017/02/ar-09-la-realta-virtuale.html 

2. 🥽 Extended Realities (XR); Titolo: Realtà Virtuale, Aumentata e Mista – Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/ar-00-realta-aumentata-e-virtuale.html 

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