Verschiedene Objektansichten vereinfachen die Exploration der Suchergebnisse. Standardmäßig wird ein Bildraster angezeigt, über das bei Bedarf weitere Details, wie z. B. Metadaten des jeweiligen Objekts, bereitgestellt werden. Die Ergebnisse können jeweils auf- und absteigend nach Relevanz, Titel oder Entstehungszeitpunkt sortiert werden. Eine Clusterung visualisiert die Objekte als Bilderkarussells vertikal nach Gruppen getrennt (Abb. 3, Mitte). Der zugrundeliegende Algorithmus ist entsprechend der eigenen Forschungsinteressen konfigurierbar: Unterstützt wird aktuell das partitionierende Verfahren k-means; in Zukunft implementiert werden sowohl hierarchische als auch dichtebasierte Ansätze, bspw. DBSCAN. Für fortgeschrittene Anwendungsfälle ist es möglich, die Bilder mit der Dimensionsreduktionstechnik UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection; McInnes, Healy und Melville 2018) auf einer zweidimensionalen Leinwand anzuordnen, in der farbliche Markierungen die Gruppenzugehörigkeiten der jeweiligen Objekte indizieren (Abb. 3, unten). Durch den in SciPy implementierten Jonker-Volgenant-Algorithmus können die Bilder zudem überlappungsfrei in einem Raster positioniert werden (Virtanen et al. 2020, Crouse 2016). Zoom- und Filteroperationen, etwa ein interaktives Drag-Select zur Gegenüberstellung mehrerer Objekte, unterstützt iART mithilfe der Bibliothek vis.js.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn9" n="9" />