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ArchäologieInnovationen

ÖAW: KI-Modell Apollo lernt jetzt Latein

ÖAW-Forscherin Dolganov wirbt höchstkompetitive Förderung von US-Organisation Schmidt Sciences ein, um neues Sprachmodell für eine historische Sprache zu etablieren

15.10.2026
Lateinische Tafeln im Grand Egyptian Museum in Kairo.
© Anna Dolganov

Weltweit lagern Millionen historischer Dokumente, Handschriften und Druckausgaben in lateinischer Sprache, von der Antike bis zur Neuzeit. Viele dieser Texte wurden aufgrund ihrer schieren Menge bislang kaum oder gar nicht systematisch erschlossen. Mit der Entwicklung des ersten spezialisierten großen KI-Sprachmodells (LLM) für Latein will die Österreichische Akademie der Wissenschaften (ÖAW) diese Quellen künftig besser zugänglich machen und damit neues Wissen aus rund drei Jahrtausenden Geschichte erschließen.

Das Vorhaben stößt nun auch international auf große Beachtung: Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW, hat vom Humanities and Artificial Intelligence Virtual Institute (HAVI) der US-amerikanischen Schmidt Sciences eine Förderung in Höhe von 810.000 US-Dollar eingeworben. Ihr interdisziplinäres Projekt „Latinitas: Three Millennia of Latin for All“ wurde als eines von nur 19 Vorhaben aus mehr als 500 Einreichungen aus 42 Ländern ausgewählt und erhielt die höchstmögliche Fördersumme. Insgesamt wurden im Rahmen der Ausschreibung 10 Millionen US-Dollar vergeben. Schmidt Sciences wurde vom ehemaligen Google-CEO Eric Schmidt und seiner Frau Wendy Schmidt als gemeinnützige Initiative gegründet.

Dolganov sagt: „Schmidt Sciences leistet weltweit Pionierarbeit bei der Förderung innovativer geisteswissenschaftlicher Forschung an der Schnittstelle zu modernster Technologie. Es ist eine große Ehre, Teil davon zu sein.“

Dolganov reichte das Projekt zusammen mit ihren Forschungspartnern David Smith von der Northeastern University, Boston, USA, Dimitris Vlitas (SAIL Reply) und Martin Korenjak von der Universität Innsbruck ein und wird das neue Sprachmodell außerdem gemeinsam mit den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply entwickeln. Es baut auf den Erfahrungen mit der kürzlich präsentierten Altgriechisch-KI Apollo auf, erweitert den Ansatz nun jedoch auf eine deutlich größere Textbasis: Für das Lateinische sind bereits rund 12 Milliarden Wörter digitalisiert, während für das Altgriechische nur etwa 600 Millionen Wörter zur Verfügung stehen. Ziel ist es, modernste KI-Entwicklung mit den text- und quellenkritischen Methoden der Geisteswissenschaften zu verbinden.

Das lateinische LLM wird künftig in Apollo für Altgriechisch integriert und ein zweisprachiges KI-System bilden, das spannende neue Möglichkeiten für die sprachübergreifende Forschung eröffnet. Es wird unter anderem in der Lage sein, lückenhafte Texte zu rekonstruieren, lateinische Quellen gezielt durchsuchbar zu machen und Wissen aus umfangreichen Textbeständen abrufbar bereitzustellen. Die Projektlaufzeit beträgt zwei Jahre.

Dolganov: „Mithilfe modernster KI öffnen wir neue Zugänge zur lateinischen Überlieferung, zu der das schriftliche Erbe der Antike und des Mittelalters sowie die Wissenschaft des frühneuzeitlichen Europas gehören, die jedoch bislang weitgehend unzugänglich geblieben ist.“

Schmidt Sciences

Schmidt Sciences ist eine gemeinnützige Organisation, die 2024 von Eric und Wendy Schmidt gegründet wurde. Sie setzt sich dafür ein, wissenschaftliche Erkenntnisse und Durchbrüche mithilfe modernster Werkzeuge voranzutreiben, um einen blühenden Planeten zu fördern. Die Organisation priorisiert Forschung in Bereichen mit besonderem Wirkungspotenzial, darunter KI und fortgeschrittenes Computing, Astrophysik, Biowissenschaften, Klima und Weltraum. Darüber hinaus unterstützt sie Forschende aus verschiedenen Disziplinen mit ihrem Science Systems-Programm.

HAVI

Das Humanities and AI Virtual Institute (HAVI) ist ein Programm von Schmidt Sciences, das Forschende aus den Geisteswissenschaften und der KI zusammenbringt, um beide Bereiche voranzutreiben. HAVI unterstützt interdisziplinäre Projekte, die menschliche Geschichte, Kultur und Ausdrucksformen erforschen und zugleich die von ihnen entwickelten Werkzeuge und Ressourcen offen teilen, darunter Code, Modellgewichte und Benchmark-Datensätze.