KI in Museen

2026-2027
Förderung Land Niedersachsen und VolkswagenStiftung, zukunft.niedersachsen
Die Bereitstellung von Metadaten aus Museen für die Forschung erfährt durch den Einsatz von KI eine transformative Entwicklung. Metadaten, die Informationen über Objekte in Museumssammlungen enthalten, können von KI-Methoden analysiert werden, um tiefgreifende Einblicke und Verbindungen zwischen verschiedenen Artefakten zu generieren. Diese automatisierte Analyse beschleunigt nicht nur den Forschungsprozess erheblich, sondern ermöglicht auch die Entdeckung verborgener Muster und Zusammen-hänge, die für menschliche Forscher_innen möglicherweise nur schwer oder nur mit ungleich größerem Aufwand zu erkennen wären. Darüber hinaus trägt die präzise Kategorisierung und Verknüpfung von Metadaten durch KI dazu bei, die Effizienz von Forschungsprojekten zu steigern und den Wissensaustausch innerhalb der wissenschaftlichen Gemeinschaft zu fördern. Die Digitalisierung und intelligente Aufbereitung von Metadaten eröffnen somit neue Horizonte für die Museumsforschung und tragen dazu bei, das Verständnis zu kulturellem Erbe durch innovative Technologien zu vertiefen.

(Bild: Jade HS/Fokko Mittelstaedt, KI-generiert)

Vier Arbeitspakete – vier Perspektiven

Das Forschungsprojekt gliedert sich in vier Arbeitspakete, die jeweils unterschiedliche Herausforderungen im Museumsbereich aufgreifen:

  • Provenienzforschung (AP1): Hier steht die Herkunft von Museumsobjekten im Mittelpunkt. Die Provenienzforschung untersucht zum Beispiel, ob Exponate während der NS-Zeit oder in kolonialen Kontexten geraubt oder auf unethische Weise entzogen wurden. Künstliche Intelligenz unterstützt dabei, indem sie große Datenmengen erschließt und intelligent durchsuchbar macht. So lassen sich Verdachtsmomente oder Wissenslücken systematisch erkennen. Dabei prüfen Provenienzexpert_innen die Ergebnisse auf historische Korrektheit und sind im Prozess der Datentransformation und -auswertung unverzichtbar.
  • Digitale Erschließung (AP2): Einige Sammlungen wurden bislang nur in kleinen Teilen durch intensiven manuellen Aufwand erfasst. In diesem Arbeitspaket sollen aktuelle KI-Methoden genutzt werden, um Bilder und Artefakte automatisch zu kategorisieren und zu beschreiben. Kombiniert mit effizienten Such- und Visualisierungsmethoden ermöglichen diese Ansätze Fachleuten eine schnelle Überprüfung und Validierung der Vorschläge. Dies ermöglicht eine systematische Erschließung großer Bestände und verbessert die Durchsuchbarkeit und Exploration von Museumsdaten.
  • Anreicherung von Metadaten (AP3): In einer Pilotphase konzentrieren sich die Forschenden auf antike Skulpturen. Texte aus der Archäologie und historische Grabungsberichte werden automatisch ausgewertet, sodass die Objekte zusätzliche Informationen erhalten, beispielsweise über Fundorte oder historische Bezüge. Diese Daten werden anschließend in digitale Systeme eingespeist und sind damit leichter nutzbar.
  • Betriebsmodelle für die Praxis (AP4): Langfristig sollen die neuen Werkzeuge nicht im Labor bleiben, sondern ihren Weg in den Museumsalltag finden. Dazu braucht es tragfähige Konzepte für Technik und Organisation. Getestet wird dies unter anderem auf der KI-Plattform CoSAIR der Jade Hochschule.

Teilaufgaben am IAPG

  • Verbundkoordination, Prof. Dr. Sascha Koch
  • Einsatz von KI in der Provenienzforschung (AP1)
  • Konzeption, Entwicklung und Evaluation von KI-Betriebsmodellen (AP4)

Weitere Informationen

Artikel und Bücher

KI in Museen

2025
In Zukunft mit KI - Aus Anlass des 25-jährigen Jubiläums des Standardisierungsausschusses - Die Dokumentation

Vorträge

KI in Museen

Februar 2026
KiM meets DigiVerS, Hannover

KI in Museen

Dezember 2025
STA-Kolloquium „In Zukunft mit KI“ des Standardisierungsausschusses (STA) zu seinem 25. Jubiläum, Deutsche Nationalbibliothek in Frankfurt am Main

KI in Museen

Juni 2025
18. Tagung der AG Regionalportale, Hannover