The potential of generative artificial intelligence in the digital representation of military history collections

Jurij Ovsinskyj; Nataliia Vovk

doi:10.31648/ep.12884

Veröffentlicht am: 2026-06-30

Nr. XXVII/1 (2026)

Potenzial generativer Künstlicher Intelligenz bei der digitalen Darstellung militärhistorischer Sammlungen

Jurij Ovsinskyj

, Nataliia Vovk

Echa Przeszłości

Rubrik: BEITRÄGE UND ABHANDLUNGEN

https://doi.org/10.31648/ep.12884

Abstract

Der Artikel befasst sich mit dem Einsatz generativer künstlicher Intelligenz bei der Einrichtung virtueller Museen und digitaler Ausstellungen von Sammlungen aus dem Bereich der Militärgeschichte. Die Autoren geben einen Überblick über internationale und ukrainische digitale Plattformen, darunter das British Museum, den Louvre, das Smithsonian, das Metropolitan Museum of Art sowie ukrainische Online-Ressourcen. Besonderes Augenmerk wird auf den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Rekonstruktion von Artefakten, zur Erstellung von 3D-Modellen sowie zur Gestaltung personalisierter Bildungsnarrative gelegt. Der Artikel unterstreicht die Rolle digitaler Ausstellungen bei der Gestaltung des historischen Gedächtnisses und des Patriotismus unter jungen Menschen im Kontext des ukrainisch-russischen Krieges in den Jahren 2022–2025. In dem Artikel wurde zudem das Konzept des „Query Quality Score (QQS)“ als Indikator für die Effektivität von Suchanfragen entwickelt. Dieser Ansatz ist sowohl von theoretischer als auch von praktischer Bedeutung: Er ermöglicht eine quantitative Bewertung der Suchtreffsicherheit, der Genauigkeit der Ergebnisse und ihrer Repräsentativität.

Schlagworte:

virtuelles Museum, digitale Ausstellung, militärhistorische Sammlungen, generative künstliche Intelligenz, historisches Gedächtnis, 3D-Rekonstruktion, Query Quality Score

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Zitierregeln

Ovsinskyj, J., & Vovk, N. (2026). Potenzial generativer Künstlicher Intelligenz bei der digitalen Darstellung militärhistorischer Sammlungen. Echa Przeszłości, (XXVII/1), 169–192. https://doi.org/10.31648/ep.12884

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