♾️ TILLL, il Laboratorio di Apprendimento Permanente

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#LifelongLearning #Interdisciplinarity #Contamination #Sharing #Networking #Community #TateoBlog #TILLL

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Caro lettore, benvenuto in TILLL — Tateo’s Interdisciplinary Lifelong Learning Lab, il mio progetto personale di apprendimento permanente e interdisciplinare.

TILLL è uno spazio in continua evoluzione, dedicato allo studio, alla ricerca e alla contaminazione dei saperi. Questo laboratorio è lo strumento attraverso cui condivido riflessioni, scoperte, esperienze e progetti: un luogo in cui apprendere, scambiare conoscenza e costruire una comunità aperta a chiunque creda nel valore della crescita continua.

Il progetto si sviluppa principalmente attraverso due ambienti:

📝 TateoBlog — il diario del mio percorso di apprendimento, dove documento e condivido le attività di studio, le letture, le riflessioni e le scoperte più recenti.

🎓 Learning: la piattaforma TILLL — un percorso strutturato di learning, organizzato per aree e argomenti, nel quale raccolgo e approfondisco conoscenze e competenze. Le aree tematiche sono le seguenti:

• 🧠 Intelligenza Artificiale (AI)
• 🔧 Automazione (AU)
• 🥽 Extended Realities (AX)
• 💻 Informatica (IT)
•  🔌 Elettronica (EL)
• 📚 Lettura (LT)
• 📱 Mobilità (MD)
• 🧩 Problem Solving (PS)
• 💬 Social Media (SM)
• 🧪 Simulazione (SZ)
• 👁️ Visione Artificiale (VS)
• 👷 Competenze (WS)
• 🚂 Railway (RW) 

Puoi quindi scegliere se seguire più da vicino il work in progress del mio lifelong learning attraverso il mio Blog 📝 TateoBlog, oppure seguire un percorso di conoscenza strutturato per mezzo della mia piattaforma di 🎓 Learning, cominciando magari dalle aree che ti sono già familiari o che ti attraggono di più, per passare poi ad esplorare anche tutte le altre.

Buona esplorazione!

Di seguito invece trovi i princìpi su cui si basa il progetto, ed i collegamenti agli articoli che li spiegano più dettagliatamente.

• Ricerca costante. Il cuore di questo spazio è la ricerca costante: una ricerca che va oltre la semplice accumulazione di informazioni. TILLL nasce dall’idea che conoscere non sia un traguardo, ma un viaggio continuo, alimentato dalla curiosità e dalla volontà di guardare oltre i confini di una singola disciplina. Le discipline trattate nel progetto sono quelle in cui mi sono imbattuto ed a cui mi sono appassionato durante il mio percorso educativo e professionale, e cioè: la 🧠 Intelligenza Artificiale; le 🥽 Realtà Estese (Realtà Virtuale, Aumentata e Mista); la 🔧 Automazione Industriale; la 🔌 Elettronica; La 💻 Informatica e le Tecnologie dell'informazione; le 📱 Tecnologie Mobili; il 🧩 Problem Solving, l'Innovazione e la Creatività; la 📚 Lettura; i 💬Social Media; la 🧪 Simulazione; la 👁️ Visione Artificiale; le 🏆 Competenze Professionali e Trasversali; la 🚂 Ingegneria e la Diagnostica Ferroviaria.

• Interdisciplinarietà. Attraverso TILLL voglio celebrare la contaminazione dei saperi — dal digitale alla tecnologia, dalla scienza all’umanesimo, passando per social media, letture, automazione, informatica, elettronica, competenze trasversali e molto altro. In questo modo ogni area, per quanto diversa, può dialogare con le altre, generando connessioni inaspettate e idee nuove. Ho appositamente scelto un approccio "interdisciplinare" perché sono convinto che la ricerca di collegamenti tra discipline differenti, anche molto diverse tra di loro, arricchisce la conoscenza e fa si che l'interesse per ognuna di esse resti sempre vivo.

• Lifelong Learning. Il Lifelong Learning consiste in un programma continuo e permanente di apprendimento. Questa pratica consiste nella ricerca "continua, volontaria e auto-motivata" della conoscenza per motivi personali o professionali. È importante per la competitività e l'occupabilità di un individuo. Se vuoi approfondire i dettagli del progetto, visita la pagina seguente:

📁 TILLL～PROJECT (TB.0)

• Condivisione on-line. Il progetto TILLL oltre ad essere basato sul Lifelong Learning e sull'approccio Interdisciplinare si basa anche sull'utilizzo dei media digitali 2.0 e del social networking per la condivisione della conoscenza, per la redazione e divulgazione di contenuti scientifici, per la costruzione e gestione di una comunità online. Chiunque ne abbia voglia può attingere informazioni dalle risorse disponibili online e partecipare al progetto, sposando i suoi principi fondanti. Se vuoi approfondire, visita la pagina seguente.

🤝 TILLL～SHARING (TB.2)

• Mi chiamo Giovanni Battista Tateo (brevemente Bat). Sono un informatico, ed ingegnere elettronico specializzato in automazione industriale. Sono un appassionato di intelligenza artificiale, realtà virtuale, simulazione. Professionalmente ho maturato esperienza nel settoe della visione artificiale applicata al controllo di processo industriale (machine vision). Dal 2004, sono impiegato presso l'azienda multinazionale Mer Mec S.p.A. (:::), leader nel settore della diagnostica ferroviaria. Inizialmente, per i primi 12 anni, mi sono occupato di progettazione di sistemi ed algoritmi di visione artificiale applicati alla diagnostica ferroviaria. In seguito per i dieci anni successivi, ho coperto il ruolo di proposal engineer. Attualmente copro il ruolo di Cross-Functional Coordination per il team di Vision Engineering. Sono un sostenitore e promotore dell'apprendimento permanente, dei social network e della condivisione delle conoscenze tramite il web. Se vuoi ulteriori dettagli su di me, visita la pagina seguente:

👤 TILLL～About me (TB.4)

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Questo contenuto fa parte del progetto Tateo's Interdisciplinary Lifelong Learning Lab (TILLL), dedicato all'apprendimento continuo, all'interdisciplinarità e alla condivisione della conoscenza.

v. 3 · del 23 settembre 2026 · tratto dall' Articolo "Home"

© 2026 Giovanni Battista Tateo | TILLL

🧠🕸️👁️Test e misura end-to-end delle prestazioni

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#AI #ArtificialIntelligence #deepLearning #CNN #computerVision #classificatore #TateoBlog #TILLL

Contenuto tratto dalla Knowledge Base:

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Il processo di sviluppo di un classificatore di immagini non termina con l’addestramento del modello. Prima dell’utilizzo operativo è necessario verificare che il classificatore sia in grado di fornire risultati affidabili anche su dati mai osservati in precedenza e nel contesto reale di utilizzo. Per questo motivo il modello viene sottoposto a due livelli successivi di verifica: 

• una valutazione indipendente su dati di test
• una verifica operativa nel sistema reale.

I due livelli di verifica hanno obiettivi differenti e complementari.

• Il primo livello consente di valutare la capacità del classificatore di generalizzare il comportamento su dati nuovi e indipendenti rispetto a quelli utilizzati durante lo sviluppo.
• Il secondo livello verifica invece il comportamento del sistema nel contesto applicativo reale, utilizzando dati grezzi rappresentativi dell’esercizio operativo. In questa fase non viene valutata soltanto la rete neurale, ma l’intero processo che porta alla generazione dei risultati della funzionalità di ispezione.

Le prestazioni operative vengono misurate attraverso due indicatori applicativi:

• Detection Rate (DR), che misura la capacità del sistema di rilevare correttamente i difetti presenti.
• False Positive per Unità Ispezionata (FPPU), che misura il numero medio di falsi allarmi prodotti per numero di oggetti, campioni o unità ispezionate.

Tali metriche consentono di valutare il comportamento del sistema in condizioni rappresentative dell’applicazione reale.

(1) Primo livello: valutazione offline sul Test Set

Il Test Set è costituito da campioni indipendenti non utilizzati durante l’addestramento, la regolazione degli Iperparametri o la selezione del modello.

Questa attività costituisce il primo test di generalizzazione del classificatore e consente di valutarne il comportamento su dati mai osservati nelle precedenti fasi di sviluppo.

Il Validation Set viene utilizzato durante l’addestramento per monitorare le prestazioni, regolare gli Iperparametri e selezionare la configurazione migliore; il Test Set viene utilizzato successivamente per una valutazione finale indipendente.

Le metriche adottate sono le stesse utilizzate durante le fasi di addestramento e validazione.

(2) Secondo livello: Test funzionale end-to-end nel processo di ispezione reale

Successivamente il classificatore viene integrato nella pipeline del processo di ispezione reale e sottoposto a test utilizzando dati grezzi rappresentativi dell'applicazione reale.

I dati vengono elaborati attraverso l'intera catena di processamento, dall'acquisizione fino alla generazione dei risultati della specifica funzionalità di ispezione.

In questa fase non viene valutata esclusivamente la rete neurale, ma l'intero sistema applicativo. L'analisi considera sia gli errori direttamente riconducibili al classificatore sia quelli eventualmente derivanti dagli altri componenti della pipeline.

Le prestazioni operative vengono misurate mediante le metriche applicative calcolate sui risultati prodotti dalla pipeline del processo di ispezione reale:

• Detection Rate (DR)

DR = Detected / GT × 100

dove:

GT = numero totale dei difetti presenti (Ground Truth);

Detected = numero dei difetti correttamente rilevati.

• False Positive Rate (FPR). Risponde alla domanda: "Tra tutti i casi che avrebbero dovuto essere classificati come negativi, quanti sono stati erroneamente classificati come positivi?". È una metrica standard di Machine Learning, statistica e teoria della rilevazione.

FPR = FP / (FP + TN)

dove:

FP = numero totale dei falsi positivi;

TN = True Negatives.

• Precision. Risponde alla domanda: "Quando il sistema segnala un difetto, con quale probabilità il difetto è realmente presente?". Spesso è molto più intuitiva per il business.

Precision = TP / (TP+FP)

dove:

TP = True Positive;

TN = True Negatives.

• False Positives per Unità Ispezionata:

FPPU = FP / N

dove:

FP = numero di falsi positivi;

N = numero di oggetti, campioni o unità ispezionate.

🔍 Approfondimenti consigliati:

Di seguito sono riportati alcuni riferimenti bibliografici (📖), risorse disponibili sul Web (🌐) e contenuti della piattaforma TILLL (🧭), utili per approfondire gli argomenti trattati.

• [1] 🧭 Come delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html (TILLL > AI) > §8.5.3. (3) Test e misura end-to-end delle prestazioni.

• [2] 🧭 La riproduzione della visione umana per mezzo di un sistema artificiale; 🔗:https://tateoblog.blogspot.com/p/vs-visione-artificiale.html (TILLL > VS)

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Questo contenuto fa parte del progetto Tateo's Interdisciplinary Lifelong Learning Lab (TILLL), dedicato all'apprendimento continuo, all'interdisciplinarità e alla condivisione della conoscenza.

v. 2 · del 17 settembre 2026 · tratto dall' Articolo AI

© 2026 Giovanni Battista Tateo | TILLL

📚🧬💡L’innovazione come processo

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#readings #science #technology #problemSolving #Innovation #Creativity #TRIZ #TateoBlog #TILLL

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« Il design ideale è un obiettivo;

Le contraddizioni aiutano a risolvere i problemi;

Il processo innovativo può essere strutturato sistematicamente. »

(Systematic Innovation: An Introduction to TRIZ, John Terninko, Alla Zusman e Boris Zlotin, Capitolo 1, p. 2) 

Queste tre affermazioni sintetizzano alcuni dei principi attraverso i quali TRIZ propone di guardare all'innovazione.

Il primo spostamento di prospettiva riguarda l'idealità. Invece di limitarsi a chiedersi quale soluzione sia tecnicamente realizzabile, l'inventore può domandarsi quale sarebbe la soluzione ideale: quella capace di ottenere il risultato desiderato riducendo, per quanto possibile, costi, risorse, complessità e conseguenze indesiderate.

Il secondo elemento è la contraddizione. Molti problemi apparentemente difficili nascono proprio dalla necessità di migliorare una caratteristica senza peggiorarne un'altra. La contraddizione, quindi, non è necessariamente un ostacolo da aggirare: può diventare il punto dal quale partire per cercare una soluzione innovativa.

Infine, TRIZ introduce un'idea particolarmente significativa: il processo creativo può essere strutturato sistematicamente. Creatività e metodo non sono necessariamente opposti. Un metodo non deve indicare una soluzione già pronta; può piuttosto aiutare a formulare meglio il problema e ad ampliare lo spazio delle possibili soluzioni.

È una prospettiva che collega TRIZ a numerosi altri ambiti del lifelong learning: problem solving, design thinking, ingegneria, intelligenza artificiale e persino ricerca scientifica.

La domanda diventa allora interessante anche al di fuori della tecnologia: quanto può diventare creativa una persona quando impara a osservare sistematicamente le proprie contraddizioni?

🔍 Approfondimenti consigliati:
Di seguito sono riportati alcuni riferimenti bibliografici (📖), risorse disponibili sul Web (🌐) e contenuti della piattaforma TILLL (🧭), utili per approfondire gli argomenti trattati. 

• [1] 🧭 Systematic Innovation - An Introduction to TRIZ; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/p/p_3.html  (TILLL > LT.5), Paragrafo §4.3..
• [2] 🧭 Manuale d'uso per la creatività e l'innovazione; 🔗http://tateoblog.blogspot.com/2017/04/in-04-innovazione-manuale-duso.html  (TILLL > PS.5).  
• [3] 🧭 La risoluzione creativa dei problemi alla ricerca di soluzioni innovative; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/2017/05/ps-06-problem-solving.html (TILLL > PS.4).
• [4] 🧭 Come delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html (TILLL > AI)

 

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Questo contenuto fa parte del progetto Tateo's Interdisciplinary Lifelong Learning Lab (TILLL), dedicato all'apprendimento continuo, all'interdisciplinarità e alla condivisione della conoscenza.

v. 1 · del 21 settembre 2026 · tratto dall' Articolo LT.5

© 2026 Giovanni Battista Tateo | TILLL

📚🧬⚙️ L’ufficio non è soltanto tecnologia

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#readings #science #technology #computerScience #Informatica #OfficeAutomation #AI #Organizzazione #LifelongLearning #TateoBlog #TILLL

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TILLL > 🏠 Home > 🎓 Learning > 📚 Lettura (LT) > Saggi > 🧬 Scienza > ⚙️ Tecnologia > 💻 Informatica > EI > 7 > 2. L'informatica nel lavoro di ufficio 👈 Sei qui

L’automazione dell’ufficio viene spesso associata a computer, software, reti e strumenti digitali. Ma già nella riflessione sull’office automation emerge un punto decisivo: automatizzare un ambiente di lavoro significa intervenire su un sistema nel quale convivono tecnologia, persone, procedure, relazioni e organizzazione.

“Le componenti sociali, metodologiche ed organizzative dell'automazione d'ufficio (office automation) e della sua razionalizzazione giocano un ruolo così determinante che sarebbe ingenuo pensare di poterlo affrontare con mezzi e competenze esclusivamente tecnologiche: la stessa realtà dell'ufficio è per definizione così complessa e ricca di interconnessioni (formali e informali) da rendere assolutamente imprescindibile un approccio multidisciplinare.” 

(Enciclopedia di Elettronica & Informatica (EI) - 7. Informatica e Società (IS), Gruppo Editoriale Jackson, cap. 2 “L’informatica nel lavoro di ufficio”, p. 10)

La citazione anticipa una questione ancora più attuale nell’epoca dell’intelligenza artificiale: introdurre una nuova tecnologia non significa semplicemente installare uno strumento. Significa modificare processi, responsabilità, modalità decisionali e rapporti tra le persone.

Per esempio, quando introduciamo una tecnologia nuova come la AI in un’organizzazione, stiamo automatizzando un’attività oppure stiamo trasformando il modo stesso in cui lavoriamo?

🔍 Approfondimenti consigliati:

Di seguito sono riportati alcuni riferimenti bibliografici (📖), risorse disponibili sul Web (🌐) e contenuti della piattaforma TILLL (🧭), utili per approfondire gli argomenti trattati.

• [1] 📖 Enciclopedia di Elettronica & Informatica (EI) > 7. Informatica e Società (IS), Gruppo Editoriale Jackson > capitolo 2. L'informatica nel lavoro di ufficio
• [2] 🧭 Enciclopedia di Elettronica & Informatica (EI) - 7. Informatica e Società (IS), Gruppo Editoriale Jackson; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/p/p_3.html  (TILLL - LT.5.3. Le mie letture dedicate alla tecnologia -- §1.19).
• [3] 🧭 L’Informatica e le Tecnologia dell'Informazione; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/p/informatica.html (TILLL > IT.)
• [4] 🧭 Come delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html; (TILLL > AI.)
• [5] 🧭 Le competenze professionali e trasversali (soft); 🔗https://tateoblog.blogspot.com/p/ws-00-work-skills.html; (TILLL > WS)

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v. 1 · del 20 settembre 2026 · tratto dall' Articolo LT.5.3, Paragrafo §1.19

© 2026 Giovanni Battista Tateo | TILLL

🧠 Branch-and-Bound: una ricerca guidata verso la soluzione ottima

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#AI #ArtificialIntelligence #enumerative #TateoBlog #TILLL

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La tecnica Branch-and-Bound (letteralmente "ramifica e delimita") rappresenta una delle più importanti evoluzioni delle tecniche enumerative classiche. L'idea consiste nel suddividere progressivamente il problema in sotto-problemi sempre più piccoli (branching), associando però ad ogni sotto-problema una stima del miglior risultato che esso potrebbe produrre (bound).

Quando questa stima dimostra che un determinato sotto-problema non potrà mai condurre ad una soluzione migliore di quelle già individuate, l'intero sotto-albero ad esso associato viene eliminato senza essere ulteriormente esplorato. In questo modo una parte potenzialmente molto ampia dello spazio delle soluzioni viene esclusa dalla ricerca.

A differenza della ricerca esaustiva, che visita sistematicamente tutte le possibili alternative, il Branch-and-Bound cerca di concentrare gli sforzi computazionali esclusivamente sulle regioni dello spazio delle soluzioni che appaiono più promettenti.

Questa tecnica viene largamente utilizzata nei problemi di ottimizzazione combinatoria, quali il problema del commesso viaggiatore (Travelling Salesman Problem), l'assegnazione delle risorse, la pianificazione delle attività e numerosi problemi della Ricerca Operativa.

Il Branch-and-Bound occupa una posizione storicamente importante nell'Intelligenza Artificiale poiché introduce il concetto di ricerca guidata da informazioni aggiuntive sul problema. Molti algoritmi moderni, tra cui il celebre algoritmo A*, possono essere interpretati come un'evoluzione di questo approccio, nella quale alla valutazione del costo già sostenuto si affianca una stima euristica del costo necessario per raggiungere l'obiettivo.

🔍 Approfondimenti consigliati:

Di seguito sono riportati alcuni riferimenti bibliografici (📖), risorse disponibili sul Web (🌐) e contenuti della piattaforma TILLL (🧭), utili per approfondire gli argomenti trattati in questo articolo.

• [1] 📖 Analisi delle alternative; Enciclopedia di Elettronica & Informatica (EI) - 9. Aggiornamenti I, Gruppo Editoriale Jackson (📚LT.5.3-§3.8); Informatica e Società (IS) / Intelligenza Artificiale; pag. 10 

• [2] 🧭Enciclopedia di Elettronica & Informatica (EI) - 9. Aggiornamenti I, Gruppo Editoriale Jackson; 🔗:https://tateoblog.blogspot.com/p/tecnologia-lt53.html (LT.5.3-§3.8).

• [3] 🧭L'ottimizzazione per mezzo delle Tecniche Enumerative; 🔗:https://tateoblog.blogspot.com/p/ai12-la-ottimizzazione-attraverso-le.html (AI.1.2-§7).

• [4] 🧭 Come delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html; (AI.)

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v. 3 · del 19 settembre 2026 · tratto dall' Articolo AI.1.2

© 2026 Giovanni Battista Tateo | TILLL

🧠 Prediction vs Ground Truth (GT)

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#AI #ArtificialIntelligence #deepLearning #CNN #computerVision #classificatore #prestazioni #TateoBlog #TILLL

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Nella valutazione delle prestazioni di una rete neurale, sia durante la fase di addestramento e validazione del modello, sia durante la verifica offline sul Test Set, sia infine durante la misura end-to-end delle prestazioni sul processo reale, tutte le analisi si basano sul confronto tra due grandezze fondamentali:

• Predizione del modello (Prediction): risultato prodotto dalla rete neurale in risposta a uno specifico dato di ingresso. Rappresenta la stima effettuata dal modello e può assumere la forma di una classe, di una probabilità, di una maschera di segmentazione, di una bounding box o di qualsiasi altra uscita prevista dall'architettura utilizzata.

• Ground Truth (GT): verità di riferimento, ossia il risultato corretto associato al dato di ingresso. La GT rappresenta il valore atteso e viene definita mediante annotazione umana, misure strumentali o altre fonti considerate affidabili. Costituisce il riferimento utilizzato per addestrare, validare e testare il modello.

Tutte le principali metriche di prestazione, quali:

• ACCURACY: Percentuale di predizioni corrette
• PRECISION: Quanto sono precise le predizioni positive
• RECALL: Quanti positivi reali sono stati trovati
• F1-SCORE: Media armonica tra PRECISION e RECALL
• CONFUSION MATRIX: Riepilogo di TP, FP, FN, TN 

nonché le metriche specifiche per object detection, segmentazione o regressione, vengono calcolate confrontando le predizioni del modello con la corrispondente Ground Truth. 

Maggiore è la concordanza tra Prediction e GT, migliori risultano le prestazioni del sistema.

🔍 Approfondimenti consigliati:

Di seguito sono riportati alcuni riferimenti bibliografici (📖), risorse disponibili sul Web (🌐) e contenuti della piattaforma TILLL (🧭), utili per approfondire gli argomenti trattati.

• [1]🧭 Come delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html; Paragrafo: §8.5.2. (2) Addestramento e validazione del classificatore.

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Questo contenuto fa parte del progetto Tateo's Interdisciplinary Lifelong Learning Lab (TILLL), dedicato all'apprendimento continuo, all'interdisciplinarità e alla condivisione della conoscenza.

v. 3 · del 11 settembre 2026 · tratto dall' Articolo AI.

© 2026 Giovanni Battista Tateo | TILLL

📚🚀🔥Il fuoco come cancellazione delle responsabilità

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#readings #SciFi #dystopian #Bradbury #Fahrenheit451 #TateoBlog #TILLL

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“La verità è che non lo sanno, ma la bellezza del fuoco sta nel fatto che distrugge responsabilità e conseguenze. Quando un problema diventa un fardello, lo butti nella fornace e scompare.” 

(Fahrenheit 451, Ray Bradbury, Parte terza: “Divampante fulgore”, p. 111)

Beatty obbliga Montag a incendiare personalmente la propria casa e i libri che Mildred aveva riportato all’interno. In questo momento il fuoco perde ogni residuo di funzione pubblica e diventa uno strumento di punizione individuale. Montag deve distruggere con le proprie mani ciò che aveva cercato di proteggere.

La riflessione di Beatty rivela la logica profonda della società descritta da Bradbury: anziché affrontare i problemi, comprenderne le cause e accettarne le conseguenze, è più semplice eliminarne le tracce. Il fuoco promette una soluzione immediata, ma non risolve realmente nulla. Cancella gli oggetti, non le domande che essi hanno suscitato.

Eliminare un documento, una prova o una memoria non equivale a correggere il processo che ha generato il problema.

La conoscenza comporta responsabilità perché, una volta compreso qualcosa, non possiamo più comportarci come se non lo sapessimo. È forse questo il vero motivo per cui i libri fanno paura?

Quante volte, nella vita personale o professionale, preferiamo eliminare il sintomo invece di affrontare la causa?

🔍 Approfondimenti consigliati:

• [1] 🧭 Fahrenheit 451, Rey Bradbury; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/2017/11/lt4-la-sezione-fantascienza-della-mia.html (TILLL - 📚LT.4).
• [2] 📖 Ray Bradbury, Fahrenheith 451 (Mondadori, Oscar Cult), Parte terza: Divampante fulgore pag. 107.
• [3] 🧭 La sabbia e il setaccio; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/2026/08/la-sabbia-e-il-setaccio.html (TateoBlog).
• [4] 🧭 Le mie letture preferite; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/p/my-books-list.html, (TILLL-📚LT).
• [5] 🧭 Disagio, problema e soluzione; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/p/disagio-problema-e-soluzione.html, (TILLL-🧩PS.1).

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Questo contenuto fa parte del progetto Tateo's Interdisciplinary Lifelong Learning Lab (TILLL), dedicato all'apprendimento continuo, all'interdisciplinarità e alla condivisione della conoscenza.

v. 1 · del 17 settembre 2026 · tratto dall' Articolo LT.4

© 2026 Giovanni Battista Tateo | TILLL