LiviaAI

LiviaAI untersucht das Potenzial von künstlicher Intelligenz (KI), um Muster, Verbindungen und Assoziationen zwischen digitalisierten Objekten in drei Wiener Sammlungen zu identifizieren: dem Belvedere, dem Wien Museum und dem Museum für Angewandte Kunst (MAK). Das Projekt hat drei Ziele. Erstens soll erforscht werden, wie KI als Werkzeug für Wissenschaftler*innen und Kurator*innen dienen kann, um Sammlungen im großen Maßstab zu untersuchen, insbesondere um zu verstehen, wie verschiedene Museen im Laufe der Zeit unterschiedliche Sammlungspraktiken und Klassifikationsschemata angewandt haben. Zweitens, um Verbindungen zwischen Online-Sammlungen herzustellen, damit die Assoziationen zwischen ihnen und ihren einzelnen Objekten besser sichtbar werden. Solche Verbindungen können auf verschiedenen Konzepten von Ähnlichkeit beruhen - gemeinsame Stile, Motive, Materialien oder Kompositionen, verwandte Künstler, usw. Im Projekt werden KI-Modelle trainiert, die solche Ähnlichkeiten in einem Prozess namens „Representation Learning“ erlernen. Drittens wird das Projekt einen interaktiven Webauftritt entwickeln, der es der Öffentlichkeit ermöglicht, durch die von der KI aufgedeckten Verbindungen zu navigieren. Durch ein sogenanntes „generous interface“, einer Visualisierung, die ein spielerisches Erkunden der Sammlung als Ganzes ermöglichen soll und das Verständnis von Kontext und Beziehungen unterstützt, will LiviaAI zeigen, wie KI auch dazu dienen kann, neue Online-Ausstellungsformate zu ermöglichen, die Wiens kulturelles Erbe auf neue Art erlebbar machen.

Aufbauend auf modernsten Deep-Learning Verfahren und Methoden der Computerlinguistik – insbesondere dem „contrastive learning“, sog. Triplet-Loss-Netzen und dem word embedding Verfahren – wird LiviaAI Methoden und Werkzeuge entwickeln, die es Museumsfachleuten ermöglichen, ihre eigenen KI-Prozesse zu entwerfen, ohne davor aufwändig Trainingsdaten manuell zusammenstellen zu müssen, wie es das Trainieren von KI-Modellen normalerweise erfordert. Das Projekt wird dafür eng mit Wiener Museumsfachleuten und PädagogInnen in Niederösterreich zusammenarbeiten, um so den Grundstein dafür zu legen, dass KI-Expertise, -Methoden und -Werkzeuge künftig auch stärker in geisteswissenschaftliche Lehrpläne einfließen, und somit letztlich auch Teil der zukünftigen wissenschaftlichen und kuratorischen Praxis werden.