ClaReNet: Klassifikationen und Repräsentationen für Netzwerke

Von Typen und Merkmalen zu linked open data bei keltischen Münzprägungen. ClaReNet untersucht neue Möglichkeiten des Klassifizierens, die sich durch die fortschreitende Digitalisierung sowie automatisierte Bilderkennungsverfahren, Künstliche Intelligenz und die Repräsentation von Funden im Netz mit Hilfe von linked open data ergeben.

Keltische Silbermünzen © DAI + RGK // Caroline von Nicolai (RGK)

DAI Standort  Römisch-Germanische Kommission

Projektart  Teilprojekt einer Verbundforschung

Laufzeit  01.02.2021 - 31.01.2024

Disziplinen  Numismatik, Archäoinformatik

Projektverantwortlicher  Wissenschaftlicher Referent David Wigg-Wolf

Adresse  Palmengartenstraße 10-12 , 60325 Frankfurt am Main

Email  David.Wigg-Wolf@dainst.de

Team  Dr. Caroline vonNicolai, Markus Moeller

Laufzeit  2021 - 2024

Projektart  Teilprojekt einer Verbundforschung

Cluster/Forschungsplan  RGK - Archäologische Episteme in Entwicklung: Zu Landschaften, Objekten und Daten

Fokus  Verbundforschung, Methodenentwicklung, Objektforschung

Disziplin  Numismatik, Archäoinformatik

Methoden  Digitale Fotografie, Experimente, Mathematisch-technische Methoden

Partner  Goethe-Universität Frankfurt am Main, Frankfurt Big Data Lab, Bibliothèque nationale de France, Département des monnaies, médailles et antiques, Archäologische Staatssammlung München, Ausonius (Université Bordeaux Montaigne), Inventar der Fundmünzen der Schweiz (IFS)

Förderer  Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

Projekt-ID  5668

Überblick

Durch die fortschreitende Digitalisierung ergeben sich neue Möglichkeiten des Klassifizierens aufgrund automatisierter Bilderkennungsverfahren und der Repräsentation von Funden im Netz mit Hilfe von linked open data. Anhand dreier, jeweils für bestimmte Forschungsfragen und Problemstellungen exemplarisch ausgewählter keltischer Münzserien werden im BMBF-Verbundprojekt ClaReNet die Möglichkeiten und Grenzen neuer Klassifikations- und Repräsentationsverfahren getestet. Dazu vergleichen wir traditionelle Ansätze der Typisierung und Merkmalserhebung in Numismatik und Archäologie mit informationstechnischen Klassifikationsverfahren, inkl. deep learning.

Es wird ein erweiterbarer virtueller Verbundkatalog, Online Celtic Coinage (OCC), für die von uns untersuchten Münzserien eingerichtet. Er verlinkt auf öffentlich zugängliche Online-Sammlungsbestände sowie auf die von uns nach FAIR-Prinzipien auf der Plattform „Antike Fundmünzen in Europa“ (AFE) online gestellten Daten und Digitalisate der in Deutschland gefundenen Münzen.

Der Arbeitsprozess wird durch eine science and technology-Studie begleitet, die die Wissensproduktion und -zirkulation dokumentiert und zu einer Reflexion über die Veränderungen der Erkenntnisprozesse durch den Einsatz digitaler Werkzeuge und Algorithmen beiträgt.

Ziel ist es, im interdisziplinären Dialog systematisch Automatisierungspotentiale und - grenzen für Klassifikations- und Repräsentationsverfahren in der Numismatik und Archäologie auszuloten.

 

Projektbericht

Über die Aktivitäten und Ergebnisse des Projektes berichten wir in einem Blog.

Das Kooperationsprojekt der Römisch-Germanischen Kommission und des Big Data Lab der Goethe-Universität Frankfurt ist Teil des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Programms „Forschungs- und Entwicklungsvorhaben zur theoretischen, methodischen und technischen Weiterentwicklung der Digital Humanities“.