Mit iART wird eine offene Web-Plattform zur Suche in kunst- und kulturwissenschaftlichen Bildinventaren präsentiert, die von in den Geistes­wissenschaften etablierten Methoden wie dem Vergleichenden Sehen inspiriert ist. Das System integriert verschiedene maschinelle Lerntechniken für das schlagwort- und inhaltsgesteuerte Retrieval sowie die Kategorienbildung über Clustering. Mithilfe eines multimodalen Deep-Learning-Ansatzes ist es zudem möglich, text- und bildbasiert nach Konzepten zu suchen, die von trainierten Klassifikationsmodellen zuvor nicht erkannt wurden. Unterstützt von einer intuitiven Benutzeroberfläche, die die Untersuchung der Ergebnisse durch modifizierbare Objektansichten erlaubt, können Nutzer:innen circa eine Millionen Objekte aus kunsthistorisch relevanten Bilddatenbanken, etwa des niederländischen Rijksmuseums, explorieren. Ebenso können eigene Bestände importiert werden. Ein Beitrag zur 8. Tagung des Verbands "Digital Humanities im deutschsprachigen Raum" - DHd 2022 Kulturen des digitalen Gedächtnisses.