Abstract

Viele Münzdaten und auch deren Bilder sind heutzutage relativ leicht zugänglich in strukturierter Form im Internet abgreifbar. Grundlage dafür ist Nomisma.org, welches die Ontologie und Normdaten für die Darstellung als Linked Open Data (LOD) bietet, wodurch die Informationen auch Maschinen verstehbar sind. Dies ermöglicht auch Anbietern großer KI-Modelle auf diese Daten zuzugreifen (… was auch immer wieder zu Problemen durch zu intensive Webcrawler auf der Nomisma.org und darauf aufbauenden Seiten geführt hat). Besonders gut abgedeckt sind z.B. die Römisch-Kaiserzeitlichen Prägungen (Roman Imperial Coinage), so dass man bei den führenden KI-Chatbots sinnvolles Feedback für solche Münzen erhalten kann.

Insbesondere im Kontext der Mustererkennung ist die Künstliche Intelligenz (KI) mit Deep Learning – also der Verwendung von künstlichen neuronalen Netzen aus mehreren Ebenen – ein sinnvolles Werkzeug. In unserem Vortrag wollen wir aus unserer Erfahrung mit KI berichten, um aufzuzeigen, wo Probleme bestehen, was beachtet werden muss. Die Erstellung einer Stempelstudie, also die Prüfung welche Münzen mit dem gleichen Vorder- oder Rückseitenstempel geprägt wurden, ein zentrales numismatisches Werkzeug, stellt dabei eine Fragestellung dar, auf die wir genauer eingehen wollen.