Über das Projekt

»Training the Archive« möchte die Entwicklungen von Künstlicher Intelligenz (KI) begleiten, kritisch hinterfragen und die Technologie im Hinblick auf eine mögliche Anwendung in der Museumspraxis untersuchen. Im Zentrum steht die Frage, wie eine KI im Prozess des (digitalen) Kuratierens und der künstlerischen Produktion eingesetzt werden kann.

Welche Wege der Kollaboration zwischen KI-Systemen und Expert*innen sind möglich und können dazu beitragen, explorative Recherchen zu ermöglichen? Werden Muster, Zusammenhänge und Assoziationen in musealen Sammlungsdaten erkennbar, die für den Menschen in dieser Form nicht ersichtlich sind?

Gemeinsam mit der RWTH Aachen als Digitalem Partner entwickelt das Team von »Training the Archive« eine Anwendung, die hilft,  große Informationsmengen in digitalen Archiven – sogenannte Big Data – zu strukturieren und für Entscheidungen vorzubereiten.

Die Ergebnisse von »Training the Archive« werden kontinuierlich in sogenannten Working Paper hier auf dem Blog und im Code auf GitHub als Open Source veröffentlicht. Das soll Fortschritte direkt für interessierte Kunst- und Kultureinrichtungen und die breite Öffentlichkeit zugänglich machen. Für den fachlichen Austausch ist ein Symposium mit internationalen Expert*innen Ende 2022 geplant.

Ein Verbundprojekt des Ludwig Forum für Internationale Kunst Aachen und des HMKV Hartware Medien KunstVerein, Dortmund. In Zusammenarbeit mit dem Visual Computing Institute der RWTH Aachen University.

Wissenschaftliche Projektleitung:

Dominik Bönisch (Ludwig Forum Aachen)

Verbundpartner:

Dr. Inke Arns & Francis Hunger (HMKV, Dortmund)

Digitaler Partner:

Prof. Dr. Leif Kobbelt, Dr. Isaak Lim & Moritz Ibing (Visual Computing Institute,
RWTH Aachen University)

Projektidee:

Dominik Bönisch & Holger Otten (Ludwig Forum Aachen)

Förderung:

Gefördert im Programm »Kultur Digital« der Kulturstiftung des Bundes. Gefördert von der Beauftragten der Bundesregierung für Kultur und Medien.

»Training the Archive« (2020–2023) ist ein Forschungsprojekt, das die Möglichkeiten und Risiken von KI in Bezug auf die automatisierte Strukturierung von musealen Sammlungsdaten zur Unterstützung der kuratorischen Praxis und der künstlerischen Produktion auslotet.

Verbundpartner:
Digitaler Partner:
Gefördert im Programm:
Gefördert von: