Das beschriebene Vorgehen wird derzeit exemplarisch an ausgewählten Datensätzen entwickelt, um anschließend auf den gesamten Bildpool des prometheus-Bildarchivs angewendet zu werden. Ein wesentliches Ziel des Projekts ist es, eine größtmögliche Automatisierung in der Thesauruserstellung zu erreichen. Das hierfür vorgesehene kombinierte Ähnlichkeitsmaß ist flexibel erweiterbar. So können zum einen zusätzliche Informationen aus externen Quellen herangezogen werden, etwa indem weitere, digital vorliegende kunsthistorische Texte (z.B. das Reallexikon zur Deutschen Kunstgeschichte, RDK, siehe <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="http://www.rdklabor.de/"><hi rend="color(#1155cc)">http://www.rdklabor.de</hi></ref>), Ausstellungs- und Auktionskataloge (z.B. Getty Art and Architecture, siehe <ptr xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="http://www.getty.edu/research/tools/vocabularies/aat/" />, UB Heidelberg <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="http://artsales.uni-hd.de/"><hi rend="color(#1155cc)">http://artsales.uni-hd.de</hi></ref>) oder auch Wikipedia analysiert und klassifiziert werden und mittels des erstellten Thesaurus mit den Datensätzen in prometheus verknüpft werden. Zum anderen soll das Ähnlichkeitsmaß auch durch komplementäre (z.B. optische) Verfahren des Bildvergleichs erweitert werden. So wurde bspw. zusammen mit der Computer Vision Group Heidelberg bereits ein Projekt zur automatischen Bilderkennung angestoßen (siehe Bell/Dieckmann 2015). Durch die Kombination verschiedener Methoden der Ähnlichkeitsberechnung zu einem gemeinsamen, multidimensionalen Ähnlichkeitsmaß ist der hier vorgeschlagene Ansatz in hohem Maße adaptierbar für vergleichbare Anwendungen. Die im Projekt erarbeitete Vorgehensweise ist somit auf weitere Metadatenpools kulturhistorischer Inhalte übertragbar und dank der Automatisierung beliebig skalierbar.