BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Mikrofilme und 16 Millionen Akten der NSDAP werden mit einem KI-gestützten Such- und Abfrageprozess in Millisekunden durchsuchbar. Der Ablauf startet mit eingescannten Filmrollen, ergänzt um OCR-Texterkennung und ein nachgelagertes KI-Modell zur Bereinigung fehlerhafter Schreibschrift. Anschließend verknüpft das System Namen mit Geburtsdaten und stößt automatisiert Abfragen in Archiven an. Zusätzlich kann ein KI-Chat gefundene Dokumente kontextualisieren und Abkürzungen erklären.
Wer heute in historischen Archiven nach einer bestimmten Person aus der NSDAP-Mitgliederkartei sucht, trifft auf eine technische Kette, die früher vor allem Zeit und manuelle Recherche verschlungen hat. Ausgangspunkt sind Mikrofilme, die als physisches Speichermedium über Jahrzehnte konserviert wurden und erst durch das großflächige Einscannen ihre digitale Grundlage bekommen. Laut den Angaben des KI-Ingenieurs Riccardo Longo wurden dafür über 5000 Filmrollen in der Größenordnung von 16 Millionen Akten digitalisiert – eine Arbeit, die allein schon die Voraussetzung dafür schafft, dass Suchanfragen überhaupt systematisch laufen können.
Der eigentliche Engpass liegt danach weniger im „Scannen“ als in der Textqualität. Papier- und Mikrofilmvorlagen enthalten häufig unterschiedliche Handschriften, Stempel und Überdeckungen, die klassische Digitalisierung nicht automatisch in durchsuchbaren Fließtext übersetzen. Genau hier kommt Optical Character Recognition (OCR) ins Spiel: Eine erste OCR-Auswertung wurde demnach über die Scans gelegt und das Ergebnis so aufbereitet, dass neben den Bilddateien zusätzliche Textdokumente verfügbar waren. Diese OCR-Daten wurden bereits im März 2026 veröffentlicht, wodurch Forscher und Technikteams nicht mehr bei Null starten mussten, sondern auf eine gemeinsame, maschinenlesbare Basis zugreifen konnten.
Im nächsten Schritt nutzten Longo und sein Team ein KI-System, das diese OCR-Ausgaben gezielt bereinigt. Besonders problematisch seien laut Longo fehlerhafte Erkennung in Schreibschrift sowie Bildbereiche, die durch Stempel verdeckt waren – Faktoren, die in der Praxis dazu führen, dass Namensformen, Abkürzungen und Begriffe nicht nur ungenau, sondern teils widersprüchlich ausfallen. Moderne KI kann solche Muster jedoch statistisch konsistenter machen: Sie erkennt wiederkehrende Schreibvarianten, korrigiert Ablieferungsfehler aus der Texterkennung und erhöht damit die Nutzbarkeit der Daten im Durchsuchmodus. Dadurch lässt sich eine Zielperson in der Mitgliederkartei, die über zwölf Millionen Karteikarten umfasst, deutlich schneller lokalisieren als bei reiner Einzelblatt-Sichtung.
Damit verschiebt sich die Arbeit auch in Richtung „Entity Resolution“: Aus einem gefundenen Namen werden weiterführende Identitätsmerkmale abgeleitet, damit die Suche nicht bei Namensgleichheit stehen bleibt. Das System nehme den Namen auf, verknüpfe ihn mit Geburtsdatum und Geburtsort und sende die so strukturierte Anfrage an das Bundesarchiv, wo es laut Beschreibung eine Abfrage zur SS- oder SA-Mitgliedschaft sowie zum Vorliegen einer Entnazifizierungsakte gibt. Parallel wird eine automatische Abfrage bei der Deutschen Digitalen Bibliothek angestoßen, um zu prüfen, ob der Name in Zeitungsquellen aus der NS-Zeit auftaucht – etwa in Traueranzeigen aus Regionalblättern. Für die Praxis bedeutet das: Die Informationsgewinnung entsteht nicht nur aus „Suchen“, sondern aus einem mehrstufigen Abgleich zwischen Quellenarten und Zeitständen.
Auf der Nutzerseite wird die KI dann als Erklär- und Kontextschicht sichtbar. Wer in einem Medienangebot auf eine gefundene NSDAP-Akte klickt, öffnet einen Chat, der die Informationen der Dokumente bereits kennt. Longo beschreibt, dass der KI-Chat die Akte historisch einordnen kann – etwa, was es bedeutet, wenn ein Familienmitglied am 20. April, also am Geburtstag von Adolf Hitler, beigetreten ist. Ebenso soll die KI Abkürzungen, Begriffe und Symbole verständlich machen; ein genanntes Beispiel ist das Eiserne Kreuz bei dem Feld „Ausgetreten“, das im System als „Gefallen im Krieg“ interpretiert wird. So wird aus einer reinen Datenabfrage eine Art „Assistenz“ für das Lesen komplexer Akten.
Rechenintensiv ist dabei vor allem die Verarbeitung großer Datenmengen in sehr kurzen Antwortzeiten. Innerhalb weniger Millisekunden wird demnach eine Anfrage auf Servern und in Archiven bearbeitet; dahinter stecken enorme Rechenleistungen. Longo ordnet das mit einem Vergleich ein: Selbst wenn man bei ChatGPT „nach dem Wetter“ fragt, läuft bereits eine erhebliche Rechenarbeit im Hintergrund, und die Aufbereitung solcher Datenmengen könne grob das Achtmillionenfache erfordern. Prof. Jürgen W. Falter von der Uni Mainz sieht daneben eine methodische Wirkung: KI ermögliche es, riesige Datensätze in ihrer Gesamtheit zu analysieren, während früher häufig nur Stichproben möglich waren. Er verweist zudem auf die Entlastung in der Forschung: Ein Projekt, das sich über acht Jahre erstreckte, könne mit gut trainierter KI nach seinen Angaben auf wenige Monate oder teils wenige Wochen reduziert werden.
Für den Forschungs- und Technikbetrieb ist diese Entwicklung mehr als eine Komfortfunktion. Falter beschreibt, dass sich der Umgang mit den Ergebnissen demokratisiert: Andere Forscher und auch kenntnisreiche Laien könnten leichter prüfen, ob das, was gefunden und veröffentlicht wurde, plausibel ist. Gleichzeitig bleibt wichtig, dass der Nutzen der KI an die Qualität der Eingangsdaten gebunden ist: Je besser OCR und Bereinigung arbeiten, desto zuverlässiger werden Verknüpfungen zu Geburtsdaten und Folgeresultate in Archiven. Am Ende steht damit ein praktikabler Weg, wie digitale Aktenanalyse von „Expertensuche“ zu einem stärker interaktiven Prozess wird – mit klarer technischer Basis und einem deutlichen Sprung in der Durchsuchbarkeit historischer Quellen.
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