KI in Museen: Bilderkennung unterstützt beim Verschlagworten von Münzsammlungen

Museen sammeln und bewahren das kulturelle Erbe der Gesellschaft und verfügen über große Sammlungsbestände. Um diese Kulturschätze zu schützen und gleichzeitig für Forschungs- und Bildungszwecke zugänglich zu machen, müssen die Bestände digitalisiert und verschlagwortet – also mit beschreibenden Stichworten versehen – werden. Ein Prozess, der viel Zeit in Anspruch nimmt, weil die Informationen einzeln recherchiert und händisch eingegeben werden müssen.

Aus diesem Grund hat Dataport zusammen mit der Verbundzentrale des Gemeinsamen Bibliotheksverbundes Göttingen (VZG) das Projekt „KI in Museen“ initiiert. Eine Machbarkeitsstudie sollte zeigen, inwiefern künstliche Intelligenz bei der Generierung sogenannter Metadaten helfen kann. Das sind Daten, die Museumsstücke im Detail beschreiben, zum Beispiel Merkmale wie Herkunft, Material und Alter.

Im Rahmen der Machbarkeitsstudie wurde das Demo-Tool „reCOINnAIssance“ entwickelt. Als Trainingsobjekte wurden Daten bereits digitalisierter Münzen gewählt. Diese liegen in vergleichsweise hoher Anzahl vor und sind somit eine gute Datenbasis für das Training der KI. Bei der Entwicklung der KI wurde eine Methode der Bilderkennung eingesetzt, mit der die Abbilder der Münzen verglichen und auf optische Ähnlichkeit untersucht werden können. Neu in die Datenbank hinzugefügte Bilder von Münzen werden mit anderen, bereits verschlagworteten Abbildern verglichen. Für das neue Abbild werden dann die Metadaten der ähnlichsten Bilder vorgeschlagen. Museums-Mitarbeiter*innen brauchen nur noch die passenden Schlagworte auswählen, die sogenannten Tags. Das spart wertvolle Zeit und Ressourcen.

Die erfolgreiche Machbarkeitsstudie zeigt, wie hoch das Potenzial von KI-Anwendungen für das Gewinnen von Metadaten in Kultureinrichtungen sein kann. Die Ähnlichkeitssuche ist auf andere Objekte, wie zum Beispiel Scheine, Briefmarken oder Siegel erweiterbar. Sie kommt damit auch für Bibliotheken und Archive in Frage.

Das Projekt wurde gefördert durch die Stiftung Niedersachsen, die Niedersächsische Sparkassenstiftung, die Sparkasse Göttingen, die Sparkasse Hannover, die Landessparkasse zu Oldenburg, die VGH-Stiftung, das Niedersächsische Ministerium für Wissenschaft und Kultur sowie dem Innovationsrat von Dataport.

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News-Redaktion