17. October 2022 · Lesezeit: 4 Min ·
Der “Art Browser” Prototyp – Ein KI-gestützer Zugang zur Kunst
Der von exdatis entwickelte und gemeinsam mit den Staatlichen Kunstsammlungen Dresden (SKD) umgesetzte “Art Browser” Prototyp kann als nächste Evolutionsstufe bei der Suche in Kunstwerken bezeichnet werden. Mit diesem Pilotprojekt zeigen wir Möglichkeiten auf, wie mit Hilfe von künstlicher Intelligenz Exponate der SKD für ein noch breiteres Publikum durchsuchbar und erfahrbar gemacht werden können.
Fluide Navigation durch Exponate
Die Applikation eröffnet dem Betrachter eine neue Dimension in der Betrachtung von Kunstwerken. Die KI erkennt auf Basis der Bilddaten Eigenschaften der Exponate wie verwendete Farben und Materialien oder auch stilistische Besonderheiten. Dadurch können Zusammenhänge auf verschiedensten Ebenen zwischen den Exponaten hergestellt werden. Kurz gesagt kann die künstliche Intelligenz nun in Bildern lesen.
Betrachter*innen bewegen sich sich innerhalb der Vielfalt der Exponate wie auf einer Landkarte und begeben sich auf eine intuitive Reise durch die Kunstwerke.
Internationalisierung mit Hilfe von KI
Die Verbindung zu internationalen Forscher*innen ist eines der Anliegen der SKD. Dadurch soll der wissenschaftliche Austausch und die Zusammenarbeit im Bereich der Kunst gefördert werden.
Daher war es eine Grundvoraussetzung, einen sprach-unabhängigen Zugang zu den Kunstwerken zu schaffen. Dies wird erreicht, indem an Stelle einer klassischen Stichwortsuche sowohl mittels Bilddateien als auch über Text in verschiedenen Sprachen gesucht werden kann.
Lädt ein Betrachter ein neues Bild hoch, erkennt die KI das dargestellte Motiv, Charakteristika der angewandten Technik sowie Besonderheiten der Umsetzung, etwa ein besonders impulsives Linienmuster, und kann so ähnliche Exponate präsentieren. Oder eine Nutzerin gibt ein, was sie interessiert. Diese Eingabe wird mit den Sammlungs-Bildern verglichen und dann werden die Bilder angezeigt, die der Beschreibung am nächsten kommen.
Dank unseres multi-modalen KI-Modells lassen sich diese Ergebnisse erzielen, selbst wenn ein Bildbestand nicht katalogisiert und mit Metadaten angereichert sein sollte. Zusätzlich können Metadaten aus inhaltlich erschlossenen Beständen für eine weitere Filterung und Gruppierung der Daten herangezogen werden.
Künstliche Intelligenz für Zukunftsfähigkeit und Datenaktualität
Das große Potenzial besteht darin, die sich durch laufende Forschung ständig verändernden Daten vollautomatisiert aktuell zu halten. Ein „lernendes” KI-basiertes System bietet genau diese interessante Perspektive, um Querverbindungen zwischen Zeichnungen aufzuzeigen und dabei neue Referenzen zu entdecken.
Wie sich diese intelligente Suche in der Praxis anfühlt, haben wir anhand italienischer Zeichnungen des 16. Jahrhunderts aus dem Kupferstich-Kabinett in einem Video veranschaulicht:
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