Home KunstMuseets innovation Kunst møder videnskab: AI-kameraer følger museernes gæsters engagement

Kunst møder videnskab: AI-kameraer følger museernes gæsters engagement

by Jasmine

Kunst møder videnskab: AI-kameraer følger museernes gæsters engagement

AI hjælper kuratorer med at bestemme kunstværkers “attraktionsværdi”

Museer tager teknologi til sig for at få en dybere forståelse af, hvordan besøgende interagerer med kunst. I Bologna, Italien, har forskere udviklet et AI-system, der bruger kameraer til at spore ansigtsudtryk, kropsholdning og positionering af museumsbesøgende. Disse data analyseres for at bestemme den “attraktionsværdi”, der er forbundet med specifikke kunstværker, og for at optimere galleriernes layout.

ShareArt: Et værktøj til at forstå kunstnerkendelse

AI-systemet, kaldet ShareArt, er blevet udviklet af forskere ved ENEA, Italiens nationale agentur for nye teknologier, og Istituzione Bologna Musei. Det består af små kameraer, der er installeret rundt omkring i museets gallerier, og som indsamler data om de besøgendes adfærd.

Tracking af besøgendes engagement-målinger

ShareArt sporer en vifte af målinger relateret til engagement i kunst, herunder:

  • Tid brugt på at se på kunstværker
  • Ruter taget gennem gallerierne
  • Fokusområder på specifikke lærreder
  • Ansigtsudtryk og kropsholdning

Fortroligheds- og etiske overvejelser

ShareArt-enhederne er designet til at respektere de besøgendes privatliv. De optager ikke ansigter eller andre personlige oplysninger, og de indsamlede data anonymiseres.

Forbedring af museumsoplevelsen

De data, der indsamles af ShareArt, kan bruges af museer til at forbedre de besøgendes oplevelse på flere måder:

  • Optimere galleriernes layout for at maksimere kunstværkernes synlighed og engagement
  • Justere belysnings- og udstillingsteknikker for at forbedre kunstnerkendelsen
  • Identificere kunstværker, der vækker størst genklang hos de besøgende
  • Udvikle uddannelsesprogrammer og -ture, der er skræddersyet til de besøgendes interesser

Indledende resultater

De indledende test af ShareArt har givet interessante resultater. Forskerne har fundet ud af, at:

  • De fleste besøgende ser på kunstværker alene og bærer korrekt ansigtsmaske.
  • De besøgende har en tendens til at bruge mindre end 15 sekunder foran et givet værk.
  • Personer, der så på et diptykon fra det 14. århundrede af Vitale degli Equi, fokuserede primært på den “mere travle” højre halvdel af værket, som viser Sankt Peter, der modtager en velsignelse.

Museer omdannes til forskningslaboratorier

ShareArt er stadig under udvikling, men det har potentiale til at omdanne museer til forskningslaboratorier. Ved at indsamle og analysere data om de besøgendes adfærd kan museer få en dybere forståelse af kunstnerkendelse og udvikle mere engagerende og effektive udstillinger.

AI’ens fremtid på museer

AI-teknologi ændrer hastigt den måde, som museer fungerer på. Fra at spore de besøgendes engagement til at give personlige anbefalinger har AI potentiale til at revolutionere museumsoplevelsen. I takt med at AI fortsætter med at udvikle sig, bliver museerne nødt til at tilpasse sig og tage disse nye teknologier til sig for at forblive relevante og engagerende for fremtidige generationer.