Deep Learning Ansätze finden bereits in unterschiedlichen kunstgeschichtlichen und historischen Forschungskontexten Anwendung (z.B. Saleh und Elgammal, 2016; Cetinic et al., 2019; Im et al., 2022). Auch das <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Ottoman Nature in Travelogues</hi> Projekt<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="2" target="ftn2" /> ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">ONiT</hi>; FWF: P 35245) entwickelt eine KI-gestützte Methode, die auf die Analyse von „Naturdarstellungen” in Reiseberichten über das Osmanische Reich zugeschnitten ist (Vignoli et al., 2023a; Vignoli et al., 2023b). Das Projekt untersucht, welche Rolle die westlichen Darstellungen „osmanischer Natur“ in den zwischen 1501 und 1850 gedruckten Berichten spielen. Dafür kommen KI-Werkzeuge zum Einsatz, die durch einen Distant Reading Zugang (Moretti, 2013) zur Beantwortung dieser Forschungsfrage beitragen. Als „Naturdarstellung” fasst das Projekt jegliche piktoriale sowie textuelle Darstellungen von Flora, Fauna, Landschaften und -karten. Zur computergestützten Identifikation relevanter Bild- und Textteile in einem heterogenen Korpus von über 1.700 digitalisierten Werken optimieren wir sogenannte Transformer-Modelle (Vaswani et al., 2017) zur Informationsgewinnung ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Information Retrieval</hi>).