Die ÖAW und die Deutsche Akademie der Naturforscher Leopoldina laden zu einem "Joint Academy Day" ein, an dem die aktuellen…
Projektleitung: Nikolaus Ritt (Universität Wien, Philologisch- Kulturwissenschaftliche Fakultät) Fachgebiete: Historische Linguistik, Informatik
Fördersumme: EUR 78.488,62
Kurzbeschreibung: Das Projekt behandelt die Frage, wie es dazu kommen kann, dass in Sprachen wie dem Deutschen Wörter, die einander in anderer Hinsicht gleichen, dennoch unterschiedliche Betonungsmuster annehmen können, die in manchen Fällen identitätsstiftende Funktion annehmen können. Dies betrifft zum Beispiel Wörter wie Kaffee oder Tabak, die in Wien – wie in weiten Teilen Österreichs – auf der letzten Silbe betont werden, in Deutschen Varianten des Deutschen jedoch meist auf der ersten. Wir behandeln die Frage mithilfe eines agentenbasierten Computermodells, das simuliert, wie sich Akzentmuster von Wörtern verändern können, wenn sie von Sprechergeneration zu Sprechergeneration weitergegeben werden. Wir testen die Hypothese, dass Betonungsmuster von Wörtern dann am erfolgreichsten weitergegeben werden, wenn die Rhythmen, die aus der Kombination der Wörter in Sätzen entstehen, als schön empfunden werden.
Projektleitung: Nicole High-Steskal (Donau Universität Krems, Department für Kunst- und Kulturwissenschaften), Rainer Simon (AIT Austrian Institute of Technology GmbH, Competence Unit Data Science & Artificial Intelligence)
Fachgebiete: Machine Learning, Museologie, Provenienzforschung, Kulturgeschichte, Digital Humanities
Fördersumme: EUR 84.101,00
Kurzbeschreibung: 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). Erstens soll erforscht werden, wie KI als Werkzeug für WissenschaftlerInnen und KuratorenInnen 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. Drittens wird das Projekt einen interaktiven Webauftritt entwickeln, der es der Öffentlichkeit ermöglicht, durch die von der KI aufgedeckten Verbindungen zu navigieren.
Projektleitung: Tobias Bendeguz (ÖAW, Institut für Mittelalterforschung, IMAFO), Claudia Plant (Universität Wien, Research Group Data Mining and Machine Learning, Fakultät für Informatik)
Fachgebiete: Frühgeschichte, Archäologie, Data Mining, Artificial Intelligence
Fördersumme: EUR 84.955,40
Kurzbeschreibung: Glasperlen zählen im frühen Mittelalter zu den zahlenmäßig häufigsten Grabbeigaben. Mannigfaltig sind Farbe, Größe, Form, Herstellungstechnik und Dekor der Perlen. Dementsprechend sind die bisherigen Klassifikationssysteme vielfach subjektiv, komplex und meist nur auf ein Gräberfeld beschränkt. Dadurch sind die Klassifikationen auch nur bedingt auf Glasperlen anderer Gräberfelder anwendbar. Im Rahmen unseres Projekts wollen wir die annähernd 6,000 Perlen des frühmittelalterlichen Gräberfeldes von Wien-Csokorgasse unter Einbeziehung künstlicher Intelligenz klassifizieren. Mit unserer objektiven Herangehensweise wollen wir einen neuen Standard schaffen. Dadurch wird es in Zukunft möglich sein, Glasperlen weltweit objektiv zu klassifizieren.
