Het FED-tWIN onderzoeksprofiel BALaTAI is een samenwerking tussen het Koninklijk Instituut voor het Kunstpatrimonium (KIK-IRPA) in Brussel en de onderzoeksgroep Artificial Intelligence and Sparse Modeling (GAIM) van de Universiteit Gent. Het doel van het onderzoek is om de digitale collectie van KIK-IRPA te valoriseren en nieuwe onderzoeksvragen op te werpen met innovatieve kunstmatige intelligentie-technologieën. Deze technologieën zullen worden toegepast op de digitale kunsthistorische data opgeslagen in BALaT (http://balat.kikirpa.be). Het FED-tWIN-onderzoek zal zich richten op:

● het ontwikkelen van een deep active learning (DAL) raamwerk voor het detecteren van interessante objecten en kenmerken;

● het ontwerpen van een innovatief raamwerk voor content retrieval en het leren van structuur (hier CRSL genoemd) voor ongesuperviseerde identificatie van gerelateerde werken (om visuele verbanden of clusters te vinden);

● het ontwikkelen van een kennisontdekkingsgraaf ('knowledge discovery graph') en semantische zoekprincipes;

● het bouwen van een geavanceerde gebruikersinterface die de rijkdom van de collectie laat zien en verkennend browsen aanmoedigt;

● integratie van een visueel storytellingplatform met interactieve functionaliteiten.

Deze technologieën en hulpmiddelen hebben het potentieel om nieuwe onderzoeksvragen op te roepen, zoekopdrachten in menselijke taal en de ontdekking van inhoud te optimaliseren, de betrokkenheid van het publiek te vergroten en nieuwe bezoekers naar BALaT te trekken.