Bisherigen Ansätzen fehlt es jedoch entweder an einer Feinabstimmung auf die kunsthistorische Domäne (Rossetto et al. 2016), an flexiblen Suchabfragestrukturen, die sich den Bedürfnissen der Nutzer:innen anpassen (Lang und Ommer 2018), oder an der Möglichkeit, eigene Datensätze hochzuladen und zu verwalten (Offert, Bell und Harlamov 2021). Mit iART<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn1" n="1" /> wird der Versuch unternommen, dieses Desiderat mithilfe einer offenen Web-Plattform zu schließen. Das Retrieval von Objekten erfolgt, wie im Weiteren gezeigt wird, nicht nur mit durch Deep Learning generierte Schlagwörter, sondern auch unter Verwendung multimodaler Embeddings, die eine Suche bspw. auf Grundlage detaillierter Szenenbeschreibungen ermöglichen. Eine intuitive Benutzeroberfläche unterstützt die Nutzer:innen bei der Definition von Abfragen und der Untersuchung der Ergebnisse.