29.06.2023

KI-Kunstberatung: Wiener Startup bietet „Tinder für Kunst“

Durch Künstliche Intelligenz kann das neue Tool von Return on Art je nach Geschmack Kunstwerke ermitteln.
/artikel/artmatch-ai
Return on Art, Online Kunst
(c) Return on Art - Amir Akta, Gründer der Kunst-Plattform Return on Art.

Künstliche Intelligenz ist schon längst Teil der Kunstwelt geworden. KI-Modelle generieren Kunst in unterschiedlichsten Formaten von Bild- bis Musikwerken. Das Wiener Startup Return on Art möchte nun ein ganz anderes Spektrum mit der Technologie abdecken: Kunstberatung durch „ArtMatch AI“.

Ziel sei es User:innen den sonst exklusiven Kunstmarkt zugänglicher zu gestalten und das Finden von passenden Kunstwerken zu vereinfachen. An dem KI-System, das im Interface für Benutzer:innen aussieht wie ein Tinder für Kunst, habe man ein Jahr gearbeitet, wie Gründer und CEO, Amir Akta, im Gespräch mit dem brutkasten erzählt.

Für KI-Kunstberatung durch das Angebot swipen

Begibt man sich auf die Seite von ArtMatch AI, kann man seine Vorlieben ausdrücken, indem man bei einer Auswahl von 12 Kunstwerken nach rechts („Gefällt mir“) oder links („Gefällt mir nicht“) wischt. Diese Interaktionen sollen ermöglichen, den individuellen Geschmack festzustellen. Das Ergebnis ist eine personalisierte Auswahl von 25 Kunstwerken.

ArtMatch AI: „Tinder für Kunst“ (c) Return on Art

Bei den Kunstwerken handelt es sich mehrheitlich um Einzelstücke. Es gibt laut Akta nur sehr wenige Prints, die allerdings hoch limitiert und handsigniert sind. Bisher habe man immer direkt mit Künstler:innen direkt gearbeitet. Seit einem Monat auch mit Galerien, die auf Subscription-Basis ihre Werke im Netzwerk des Wiener Startups verkaufen können.

KI mit kuratorischem Fachwissen

„Wir mussten zuerst verschiedene Hypothesen aufstellen, wonach ein Werk charakterisiert werden kann“, erklärt Akta. Die Charakteristiken und Faktoren, die Kurator:innen in Betracht ziehen, wurden in dem Machine Learning-Modell miteinbezogen. „Das haben wir dann mit einer riesigen Open-Source-Datenbank von 10 Millionen Werken trainiert.“ Die Resultate wurden von Kurator:innen analysiert und das Feedback wiederum eingearbeitet. Dieser Vorgang wurde mehrmals wiederholt, bis das Modell eigenständig die Charakteristika aus den Werken herausfiltern konnte.

Es handle sich um die Kombination eines Deep-Learning-Modells und einer Bilderkennungssoftware, welche Kunstwerke nach künstlerischen Richtungen klassifiziert, visuelle Motive identifiziert und Farbkombinationen und Stimmungen analysiert.

Das Kunst-Startup ist mittlerweile seit rund zwei Jahren auf dem Markt vertreten. In dieser Zeit wurden eigener Angabe nach über 3.000 Werke verkauft und in 54 Ländern geliefert.

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Michael Waupotitsch, Vice President Textile Recycling bei Andritz © Andritz Group

Allein in Österreich könnten zukünftig rund 220.000 Tonnen davon besser verwertet werden. Bisher scheitert eine echte Kreislaufwirtschaft jedoch an der Praxis: „Wirkliches Faser-zu-Faser-Recycling, also sprich aus Abfällen wirklich wieder ein Kleidungsstück zu machen, das liegt im Bereich von 1% und weniger“, zieht Michael Waupotitsch, Vice President Textile Recycling bei Andritz, im Gespräch ernüchternde Bilanz. Der Großteil der Altkleider wird deponiert oder verbrannt.

Vorhersage statt bloßer Materialbestimmung

Hier setzt die neue Technologie „teXscan“ an, die Andritz gemeinsam mit der französischen Tochtergesellschaft Laroche entwickelt. Während bestehende Nahinfrarot-Systeme lediglich die reine Materialzusammensetzung bestimmen können, soll die neue Lösung erstmals die konkrete Rezyklierfähigkeit zerstörungsfrei vorhersagen.

„Die Innovation dabei ist, dass man erstmals nicht nur Farbe oder Zusammensetzung messen, sondern eine Vorhersage treffen kann, wie gut etwas recycelbar ist.“, so Waupotitsch. Das System ordnet den Textilien einen Score von 0 bis 100 zu, der auf Kriterien wie der Faserlänge und dem Kurzfaseranteil basiert. Waupotitsch betont jedoch im Gespräch, dass es sich hierbei um „keinen industriellen Standard“, sondern primär um eine „Entscheidungshilfe“ für Sortier- und Recyclingbetriebe handelt.

Der teXscan © Andritz

Bislang nur weiße Baumwolle identifizierbar

Bislang beschränkt sich die Analysefähigkeit des Prototyps ausschließlich auf weiße Baumwollfasern. Die größte Herausforderung im Massenmarkt stellen jedoch Mischgewebe und gefärbte Stoffe dar, die den Großteil heutiger Fast Fashion ausmachen. Andritz plant, bis Ende des Jahres verlässliche Aussagen über farbige Baumwolle zu treffen; Mischgewebe sollen als nächstes folgen.

Aktuell existiert das System als Tischgerät. Um industriell relevant zu werden, soll die Technologie zu Handheld-Geräten oder vollautomatisierten Online-Sensoren für Förderbänder weiterentwickelt werden, erklärt der Textil-Recycling-Experte.

teXscan als strategischer „Door Opener“

„Recycling von Textilien steht im Wettbewerb mit extrem günstigen Frischfasern“, merkt Waupotitsch im Gespräch an. Man müsse das gesamte wirtschaftliche System beachten und vorsichtig sein sich in dieser Hinsicht nicht selbst zu belügen, denn „unterm Strich muss es sich auch rechnen“, so der Experte. Zudem fehlen in Europa flächendeckende, genormte Sammelsysteme, wie man sie vom Altpapier kennt.

Für den Technologiekonzern ist der Scanner ohnehin nicht das primäre Endprodukt sondern eine Möglichkeit der Zusammenarbeit. Andritz versteht sich als Maschinen- und Anlagenbauer. Das Messgerät soll vielmehr als „Door-Opener“ fungieren, um letztlich großskalierte mechanische und chemische Recyclinganlagen zu vertreiben.

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KI-Kunstberatung: Wiener Startup bietet „Tinder für Kunst“

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Der Inhalt des Artikels zeigt, wie künstliche Intelligenz in der Kunstberatung eingesetzt wird, um den Zugang zum Kunstmarkt zu erleichtern und die Suche nach passenden Kunstwerken zu verbessern. Dies hat potenziell folgende gesellschaftspolitische Auswirkungen: 1. Demokratisierung des Kunstmarktes: Indem KI-Kunstberatung den Zugang zum Kunstmarkt erleichtert, können mehr Menschen Kunstwerke entdecken und erwerben. Es ermöglicht potenziell eine breitere Teilhabe an der Kunst und verringert die Dominanz traditioneller Gatekeeper wie Galerien und Kunstexperten. 2. Förderung von Künstlern: Das KI-System identifiziert Kunstwerke und Künstler anhand von bestimmten Kriterien und Kuratorenwissen. Dies kann dazu beitragen, weniger bekannte Künstler zu entdecken und ihre Werke einer breiteren Öffentlichkeit zugänglich zu machen. 3. Veränderung der Kunsterfahrung: Die Verwendung von KI in der Kunstberatung kann die Art und Weise verändern, wie Menschen Kunst entdecken und auswählen. Statt in Galerien oder Museen persönlich nach Kunstwerken zu suchen, können Nutzer dies digital tun und ihre Vorlieben durch Wischen auf einer Oberfläche ausdrücken. Es ist wichtig zu beachten, dass diese Auswirkungen sowohl positive als auch negative Aspekte haben können und von verschiedenen Faktoren abhängen, wie der Qualität des KI-Systems, der Kuratorenexpertise und der Transparenz des Kunstmarktes.

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