Das interdisziplinäre Projekt ReflectAI untersucht den Einsatz von neuronalen Netzen zur Bilderkennung und Ähnlichkeitsbewertung in der Kunstgeschichte. Mit Hilfe von Methoden der "Explainable AI" sollen die als "Black Box" bekannten internen Prozesse künstlicher neuronaler Netze transparenter gemacht und ein tieferes Verständnis der Mechanismen zur Identifikation von Bildähnlichkeiten und Bildclustering erreicht werden. Das Projekt strebt die Integration von Expertenwissen an, indem die Modelle mit kunsthistorischen Texten und multimodalen Informationen trainiert werden. Um ein besseres Verständnis der Bildauswahl zu ermöglichen und mögliche Verzerrungen aufzuzeigen, werden außerdem Wissens- und Szenegraphen erstellt.