Föderiertes Lernen: 7 Anwendungsfälle & Beispiele

Föderiertes Lernen (FL) ermöglicht es Modellen, aus dezentralen Daten zu lernen, während sensible Informationen geschützt bleiben und die Einhaltung von Datenschutz- und Lokalisierungsgesetzen gewährleistet wird.

Erkunden Sie, was föderiertes Lernen ist, wie es funktioniert, gängige Anwendungsfälle mit realen Beispielen, potenzielle Herausforderungen und seine Alternativen.

Anwendungsfälle und Beispiele für föderiertes Lernen

Föderiertes Lernen unterstützt eine breite Palette von KI-Systemen, bei denen Datensensibilität, Dezentralisierung und Echtzeitanpassung entscheidend sind. Es wird zunehmend in agentischer KI, im Finanzwesen, in mobilen Anwendungen, im Gesundheitswesen, im autonomen Verkehr, in der intelligenten Fertigung und in der Robotik eingesetzt und ermöglicht kollaboratives Modelltraining:

1. Agentische KI

Föderiertes Lernen erlaubt es jedem Agenten, direkt aus seinen eigenen Interaktionen oder seiner Umgebung zu lernen. Der Agent trägt dann datenschutzfreundliche Modell-Updates zu einem gemeinsamen Lernprozess bei, ohne Rohdaten preiszugeben.

Dieser Ansatz ermöglicht es Agenten, sich kontinuierlich zu verbessern, indem sie aus kollektiven Erfahrungen lernen und gleichzeitig Privatsphäre, Dateneigentum und regulatorische Anforderungen respektieren.

Dadurch kann agentische KI personalisiert und anpassungsfähig bleiben und dennoch datenschutzbewusst sein, was föderiertes Lernen besonders für sensible Umgebungen geeignet macht, in denen Agenten unabhängig agieren müssen, aber dennoch von Mustern profitieren sollen, die über Nutzer, Geräte oder Organisationen hinweg beobachtet werden.

Praxisbeispiel: Datenschutzfreundliches IoT-Intrusionserkennungs-Framework

Herkömmliche zentralisierte Intrusionserkennungssysteme basieren auf der Aggregation sensibler Daten, was zu Kommunikationsaufwand, Datenschutzbedenken und Single Points of Failure führt. Um diese Einschränkungen zu überwinden, schlägt die Studie „Integration of Agentic AI with Federated Learning for Privacy-Preserving IoT Intrusion Detection“ ein datenschutzfreundliches IoT-Intrusionserkennungs-Framework vor, das agentische KI mit föderiertem Lernen (FL) kombiniert.

FL ermöglicht dezentrales Modelltraining, während agentische KI adaptive, selbstlernende und autonome Entscheidungsfähigkeiten hinzufügt, um auf sich entwickelnde Bedrohungen zu reagieren.

Das Framework verwendet lokale Anomalieerkennung, sichere Aggregation und leichtgewichtige Kommunikation, um Genauigkeit und Datenschutz auszubalancieren, wobei agentische Komponenten die Abwehrmaßnahmen in Echtzeit optimieren.¹

2. Finanzwesen-Anwendungen

Föderiertes Lernen ermöglicht es Finanzinstituten, gemeinsam KI-Modelle zu trainieren, ohne Rohdaten auszutauschen, sodass jede Organisation sensible Informationen lokal halten und gleichzeitig zu einem stärkeren gemeinsamen Modell beitragen kann.

Dies ist besonders wertvoll für die Betrugs- und Finanzkriminalitätsbekämpfung, bei der Bedrohungen mehrere Banken und Regionen betreffen, der Datenaustausch jedoch durch Vorschriften wie die DSGVO und das EU KI Act eingeschränkt ist.

Praxisbeispiel: Die Rolle des föderierten Lernens bei der Verbesserung der Finanzsicherheit

Ein kürzlich erschienener Artikel untersucht föderiertes Lernen (FL) als vielversprechende Lösung zur Verbesserung von Sicherheit und Datenschutz in modernen Finanzsystemen, insbesondere da digitale Finanzen und IoT-fähige Endgeräte wie Geldautomaten und POS-Terminals große Mengen sensibler Daten erzeugen.

Der Artikel klassifiziert FL-Anwendungsfälle nach regulatorischer Belastung, von Anwendungen mit geringerem Risiko wie Portfolio-Optimierung bis hin zu Hochrisiko-Aufgaben wie Echtzeit-Betrugserkennung, und hebt jüngste Erfolge bei der Betrugsprävention und Blockchain-integrierten Frameworks hervor.

Während FL klare Vorteile in Bezug auf Datenschutz, Compliance und Skalierbarkeit bietet, unterstreicht das Papier auch anhaltende Herausforderungen, darunter Datenheterogenität, Angriffe von Gegnern, Interpretierbarkeit und regulatorische Integration.²

Praxisbeispiel: Flower mit Banking Circle

Flowers Plattform für föderiertes Lernen hilft Finanzinstituten, gemeinsam KI-Modelle auf dezentralen Daten zu trainieren und so Datenschutz, Sicherheit, Compliance und Vorhersagegenauigkeit für Aufgaben wie Betrugserkennung, Risikobewertung und andere Analysen zu verbessern.

Banking Circle, eine globale Zahlungsbank, die einen erheblichen Teil des europäischen E-Commerce-Transaktionsvolumens abwickelt, nutzt KI zur Steuerung seiner Anti-Geldwäsche-Operationen (AML), indem es verdächtige Transaktionen automatisch zur Überprüfung kennzeichnet.

Als das Unternehmen in die USA expandierte, schränkten Unterschiede in den Transaktionsmustern und strenge Datenübertragungsbeschränkungen die Wirksamkeit von Modellen ein, die nur auf europäischen Daten trainiert wurden. Um dies zu beheben, führte Banking Circle die Plattform für föderiertes Lernen von Flower ein, die es dem Unternehmen ermöglichte, AML-Modelle regionsübergreifend zu trainieren, ohne sensible Daten über Grenzen zu verschieben.

Dieser Ansatz erlaubte es dem US-Modell, von europäischen Erkenntnissen zu lernen, während es lokal konform blieb, wobei die Verbesserungen in das europäische System zurückflossen.³

3. Mobile Anwendungen

Mobile Apps nutzen maschinelle Lernsysteme für Personalisierung, wie z. B. Wortvorhersage, Gesichtserkennung und Spracherkennung. Herkömmliches KI-Training zentralisiert jedoch Nutzerdaten, was Bedenken hinsichtlich Datenschutz, Sicherheit und Data Governance aufwirft. Föderiertes Lernen begegnet diesen Herausforderungen, indem es Modelle über ein Netzwerk von Geräten hinweg trainiert, ohne Rohdaten der Nutzer zu übertragen.

Hier sind einige Vorteile des föderierten Lernens für mobile Anwendungen:

• Datenschutzfreundliche KI: Sensible Nutzerdaten verbleiben auf dem Gerät, wodurch das Risiko von Datenlecks reduziert und gleichzeitig die Modellgenauigkeit verbessert wird.
• Personalisierte und adaptive Modelle: Apps können KI-Modelle basierend auf individuellen Nutzungsmustern feinabstimmen, ohne ständige Cloud-Updates zu benötigen.
• Geringere Bandbreitennutzung: Statt große Datensätze hochzuladen, werden Modell-Updates ausgetauscht, was föderiertes Lernen für mobile Netzwerke effizient macht.
• Verbesserte Sicherheit: Durch die Dezentralisierung der Daten mindert föderiertes Lernen die Risiken zentraler Datenspeicherung und Sicherheitsverletzungen.

Dieser Ansatz wird in Smartphone-Tastaturen für prädiktiven Text und Autokorrektur, in Sprachassistenten für Spracherkennung und in der biometrischen Authentifizierung für Gesichts- und Fingerabdruckerkennung eingesetzt.

Praxisbeispiel: Google und die Verbesserung von Sprachmodellen

Google setzt föderiertes Lernen ein, um geräteinterne maschinelle Lernsysteme zu verbessern, wie etwa die „Hey Google“-Erkennung im Google-Assistant, die es Nutzern ermöglicht, Sprachbefehle zu geben. Dieser Ansatz erlaubt das Training von Sprachmodellen direkt auf den Geräten der Nutzer, ohne Audiodaten an die Server von Google zu übertragen, wodurch die Privatsphäre der Nutzer geschützt wird.

Föderiertes Lernen verbessert die Spracherkennung, indem es Daten lokal verarbeitet und sicherstellt, dass persönliche Audioinformationen auf dem Gerät bleiben.

4. Gesundheitswesen

Föderiertes Lernen kommt dem Gesundheitswesen und der Krankenversicherung zugute, indem es leistungsfähiges KI-Training ermöglicht und gleichzeitig Patientendaten schützt.

Die traditionelle Datenzentralisierung, bei der Krankenhäuser und Institutionen medizinische Aufzeichnungen in einem einzigen Datenspeicher zusammenführen, wirft erhebliche Bedenken hinsichtlich Data Governance, Sicherheit und Einhaltung von Vorschriften wie HIPAA und DSGVO auf.

Föderiertes Lernen hilft, diese Probleme zu bewältigen, indem es kollaboratives Modelltraining über mehrere Institutionen hinweg ermöglicht, ohne dass ein direkter Datenaustausch erforderlich ist.

Dieser Ansatz bietet mehrere Vorteile:

• Verbesserter Datenschutz und Sicherheit: Sensible Patientendaten verbleiben an ihrem ursprünglichen Ort, wodurch das Risiko von Datenlecks und Datenschutzverletzungen reduziert wird.
• Verbesserte Datenvielfalt: Durch das Training auf Datensätzen aus verschiedenen Krankenhäusern, Forschungszentren und elektronischen Gesundheitsakten ermöglicht föderiertes Lernen den Modellen, seltene Krankheiten zu erkennen und die Diagnosegenauigkeit über unterschiedliche Bevölkerungsgruppen hinweg zu verbessern.
• Skalierbare medizinische KI: Modelle des maschinellen Lernens können kontinuierlich anhand realer Daten aus mehreren Einrichtungen verfeinert werden, was zu zuverlässigeren prädiktiven Analysen und besseren Behandlungsergebnissen führt.

Praxisbeispiel: Lifebits Agentic Federated Platform

Lifebit kündigte die Agentic Federated Platform an, die weltweit erste vollständig agentische Trusted Research Environment (TRE). Die derzeit in der Beta-Phase befindliche Plattform ermöglicht es Forschern, sensible biomedizinische Daten sicher über eine einzige KI-gesteuerte Konversationsschnittstelle zu verwalten und zu analysieren.

Laut Lifebit vereinfacht die Plattform komplexe Forschungsabläufe wie Datenharmonisierung, Kohortenbildung und bioinformatische Analysen, indem sie es Nutzern erlaubt, End-to-End-Forschung in natürlicher Sprache durchzuführen. Sie unterstützt sowohl interaktive als auch Batch-Tools (z. B. R, Jupyter, Nextflow), bietet integrierte Fehlerbehebung und Dokumentation und umfasst KI-gestützte Genomik-Funktionen wie GWAS und Target Identification.

Das Unternehmen positioniert die Plattform als sicherer, prüfbarer und benutzerfreundlicher als herkömmliche TREs und zielt darauf ab, die Forschung zu beschleunigen und gleichzeitig strenge Compliance mit föderierten Data-Governance-Standards einzuhalten.⁴

Praxisbeispiel: MELLODDY

Das MELLODDY-Projekt (Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery) ist eine europäische Forschungsinitiative, die von der Innovative Medicines Initiative (IMI) finanziert wird. Das Projekt brachte 10 Pharmaunternehmen, akademische und Technologiepartner zusammen, um zu demonstrieren, wie föderiertes Lernen die Arzneimittelforschung beschleunigen kann, ohne vertrauliche Daten weiterzugeben.

Anstatt proprietäre Datensätze zu poolen, die Unternehmen als hochsensibel betrachten, entwickelte MELLODDY eine datenschutzfreundliche föderierte Machine-Learning-Plattform, die Daten jedes Unternehmens hinter seiner eigenen Firewall hält und Modell-Updates, nicht Rohdaten, für das kollaborative Lernen austauscht.

Diese Plattform verwendet Technologien wie AWS-Infrastruktur, Kubernetes-Orchestrierung und ein privates Blockchain-Ledger, um ein sicheres und nachvollziehbares Modelltraining über Partner hinweg zu gewährleisten und gleichzeitig Dateneigentum und geistige Eigentumsrechte zu schützen.

Indem Machine-Learning-Algorithmen auf eine viel größere Datenmenge zugreifen können, als es jedem einzelnen Unternehmen möglich wäre, hat MELLODDY eine verbesserte Vorhersageleistung und eine größere Modellanwendbarkeit für die Vorhersage der biologischen Aktivität und Toxikologie von Arzneimittelkandidaten nachgewiesen.⁵

Praxisbeispiel: Owkin

Owkin, ein Biotech-Unternehmen, nutzt föderiertes Lernen, um KI-Modelle über mehrere medizinische und Forschungseinrichtungen hinweg zu trainieren, ohne sensible Daten zentralisieren zu müssen.

Anstatt alle Patientendaten an einem Ort zu sammeln, belässt Owkins Ansatz die Daten dort, wo sie gespeichert sind (z. B. auf Krankenhausservern), und bringt die Machine-Learning-Algorithmen zu den Daten.

Die Modelle trainieren lokal auf dem Datensatz jedes Partners, und die Modell-Updates werden zurückgemeldet und aggregiert, um ein globales Modell zu erstellen. Dies ermöglicht es Forschern und Klinikern, von einem vielfältigeren Datensatz zu profitieren, als es eine einzelne Einrichtung bieten könnte, und verbessert so die Leistung prädiktiver Algorithmen, während Privatsphäre und Datensouveränität der Patienten gewahrt bleiben.

Owkin positioniert diese Technik als besonders leistungsstark für kollaborative KI im Gesundheitswesen (etwa zur Vorhersage von Behandlungsergebnissen) und als Mittel zur Skalierung der Präzisionsmedizin ohne Beeinträchtigung der Privatsphäre.⁶

Praxisbeispiel: MedPerf

Ein wachsender Vorstoß für föderiertes Lernen in der medizinischen KI hat zu Initiativen wie MedPerf geführt, einer Open-Source-Plattform, die von einer Koalition aus Industrie- und akademischen Partnern entwickelt wurde.

MedPerf konzentriert sich auf die föderierte Evaluierung von KI-Modellen und stellt sicher, dass sie mit vielfältigen, realen medizinischen Daten effektiv arbeiten und gleichzeitig die Vertraulichkeit der Patienten gewahrt bleibt. Durch die Kombination technischer Innovationen im föderierten Lernen mit Governance-Rahmenwerken, die klinisch relevante Benchmarks etablieren, zielen diese Initiativen darauf ab, die Einführung von KI im Gesundheitswesen voranzutreiben, ohne Vertrauen oder Sicherheit zu gefährden.

Abbildung 2: Ein Beispiel für föderiertes Lernen im Gesundheitswesen aus dem MedPerf-Benchmarking-Framework für föderierte KI.⁷

5. Transport: Autonome Fahrzeuge

Computer Vision ermöglicht selbstfahrenden Autos die Erkennung von Hindernissen, während adaptive Lernmodelle helfen, das Fahrverhalten an Bedingungen wie Verkehr oder unwegsames Gelände anzupassen.

Herkömmliche cloudbasierte Ansätze können jedoch Latenz verursachen und Sicherheitsrisiken darstellen, insbesondere in dichten Verkehrsszenarien, in denen Entscheidungen in Sekundenbruchteilen kritisch sind.

Föderiertes Lernen bietet eine Lösung, indem es die Datenverarbeitung dezentralisiert und Echtzeit-Lernen über mehrere Fahrzeuge hinweg ermöglicht. Anstatt sich ausschließlich auf cloudbasierte Updates zu verlassen, können autonome Fahrzeuge Modelle gemeinsam trainieren und dabei die Daten lokal halten. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Fahrzeuge ihre Entscheidungsfindung kontinuierlich auf Basis der neuesten Straßenbedingungen verfeinern, ohne übermäßigen Datentransfer.

Durch den Einsatz von föderiertem Lernen können selbstfahrende Autos drei Hauptziele erreichen:

• Echtzeit-Verkehrs- und Straßenerkennung: Fahrzeuge können schnell Informationen über Straßengefahren, Baustellen oder plötzliche Wetteränderungen verarbeiten und austauschen, um eine sicherere Navigation zu gewährleisten.
• Sofortige Entscheidungsfindung: Onboard-KI kann schneller auf dynamische Fahrbedingungen reagieren, die Abhängigkeit von entfernten Servern reduzieren und Latenz in kritischen Momenten minimieren.
• Kontinuierliche Modellverbesserung: Je mehr Fahrzeuge ihre lokal gewonnenen Erkenntnisse beitragen, desto weiter entwickeln sich autonome Systeme und verbessern ihre Vorhersagegenauigkeit.

Durch die Integration von föderiertem Lernen können autonome Fahrzeuge ihre unmittelbare Reaktionsfähigkeit erhöhen und gleichzeitig eine kollektive Intelligenz schaffen, die allgemeine Sicherheit und Effizienz selbstfahrender Systeme verbessert.

Praxisbeispiel: NVIDIA FLARE

NVIDIAs AV Federated Learning Plattform, betrieben von NVIDIA FLARE, ermöglicht das kollaborative Training von Modellen für autonome Fahrzeuge (AV) über verschiedene Länder hinweg, wobei der Datenschutz gewahrt und regionale Vorschriften wie die DSGVO und PIPL eingehalten werden.

Anstelle von zentralisiertem Training, das kostspielig sein kann und durch Datenübertragungsgesetze eingeschränkt wird, ermöglicht föderiertes Lernen, dass Modelle lokal auf länderspezifischen Daten trainiert werden, wodurch die globale Modellleistung verbessert wird.

Die Plattform integriert sich in bestehende maschinelle Lernsysteme und arbeitet mit einem zentralen Server auf AWS in Japan, um grenzüberschreitendes Training zu unterstützen. Seit dem Start wurden über ein Dutzend AV-Modelle produziert, deren Leistung mit lokal trainierten Pendants mithalten oder diese übertreffen kann, und die Akzeptanz ist innerhalb eines Jahres von 2 auf 30 Datenwissenschaftler gestiegen.⁸

6. Intelligente Fertigung: Vorausschauende Wartung

Mit dem Fortschreiten von Industrie 4.0 hilft KI-gesteuerte vorausschauende Wartung Herstellern, Ausfallzeiten zu reduzieren, die Lebensdauer von Anlagen zu verlängern und die Effizienz zu steigern. Ihre Implementierung steht jedoch vor Herausforderungen wie Datenschutz, Sicherheit und Beschränkungen bei der grenzüberschreitenden Datenweitergabe.

Föderiertes Lernen adressiert diese Probleme, indem es Herstellern ermöglicht, Modelle für vorausschauende Wartung zu entwickeln, ohne sensible Industriedaten übertragen zu müssen. Anstatt Informationen aus mehreren Werken oder von Kunden in einem zentralen Speicher zusammenzuführen, erlaubt föderiertes Lernen jedem Standort, Modelle lokal zu trainieren. Diese Modelle tragen dann Erkenntnisse zu einem globalen Vorhersagesystem bei, ohne proprietäre Daten preiszugeben.

Zu den Hauptvorteilen des föderierten Lernens für die vorausschauende Wartung gehören:

• Datenschutzfreundliche KI: Industriedaten bleiben vor Ort, was Bedenken hinsichtlich der Weitergabe proprietärer oder sensibler Betriebsdaten an externe Stellen beseitigt.
• Grenzüberschreitende Compliance: Viele Hersteller sind in mehreren Ländern tätig, die jeweils unterschiedliche Datenschutzbestimmungen haben. Föderiertes Lernen ermöglicht Compliance, indem Daten lokalisiert bleiben und dennoch von kollektiver Intelligenz profitiert wird.
• Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Ausrüstungen und Bedingungen: Fertigungsumgebungen unterscheiden sich stark je nach Maschinen, Arbeitslast und Betriebseinstellungen. Föderiertes Lernen erlaubt die Anpassung von Vorhersagemodellen an lokale Gegebenheiten, während sie zu einem breiteren Verständnis von Ausfallmustern beitragen.

7. Robotik

Föderiertes Lernen ermöglicht es Robotern, ihre Modelle gemeinsam zu verbessern, während die Daten lokal bleiben. Dieser dezentrale Ansatz ist besonders nützlich für die Navigation mehrerer Roboter, bei der Einschränkungen der Kommunikationsbandbreite eine Herausforderung darstellen können.

Anstatt auf eine ständige Datenübertragung an einen zentralen Server angewiesen zu sein, erlaubt föderiertes Lernen Robotern, auf Basis ihrer lokalen Erfahrungen zu trainieren und nur wesentliche Modell-Updates zu teilen, wodurch die Lerneffizienz optimiert wird, ohne die Netzwerkressourcen zu überlasten.

Hier sind die Hauptvorteile des föderierten Lernens in der Robotik:

• Dezentrales Lernen für verbesserte Autonomie: Roboter können ihre Wahrnehmungs- und Steuerungsmodelle lokal verfeinern, wodurch die Abhängigkeit von cloudbasierten Updates verringert und eine schnellere Anpassung an neue Umgebungen ermöglicht wird.
• Effiziente Zusammenarbeit mehrerer Roboter: Gruppen von Robotern können Lernerfahrungen austauschen, ohne übermäßigen Datentransfer, was föderiertes Lernen ideal für Flottenmanagement, Lagerautomatisierung und Schwarmrobotik macht.
• Verbesserter Datenschutz und Sicherheit: Sensible Betriebsdaten bleiben innerhalb jedes Robotersystems, was Bedenken hinsichtlich Datenlecks in industriellen oder militärischen Anwendungen mindert.
• Skalierbarkeit in unterschiedlichen Umgebungen: Roboter, die an verschiedenen Orten wie Fabriken, Krankenhäusern oder städtischen Gebieten eingesetzt werden, können Erkenntnisse zu einem globalen Modell beisteuern und sich dennoch an ihre spezifische Umgebung anpassen.

Praxisbeispiel: Federated Reinforcement Learning für die kollektive Navigation robotischer Schwärme

Während sich das auf Deep Reinforcement Learning (DRL) basierende Controller-Design als effektiv erwiesen hat, stellt die Abhängigkeit von einem zentralen Trainingsserver eine Herausforderung in realen Umgebungen mit instabiler oder begrenzter Kommunikation dar.

Um dem zu begegnen, führte der Artikel „Federated Reinforcement Learning for Collective Navigation of Robotic Swarms“ FLDDPG ein, eine neuartige, auf föderiertem Lernen (FL) basierende DRL-Trainingsstrategie, die auf Schwarmrobotik zugeschnitten ist.

Vergleichende Bewertungen unter eingeschränkter Kommunikationsbandbreite zeigen, dass FLDDPG eine verbesserte Generalisierung über unterschiedliche Umgebungen und reale Roboter hinweg bietet, während Baseline-Methoden unter Bandbreitenbeschränkungen Schwierigkeiten haben.

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass föderiertes Lernen die Navigation mehrerer Roboter in Umgebungen mit eingeschränkter Kommunikationsbandbreite verbessert und damit eine zentrale Herausforderung in realen, lernbasierten Robotikanwendungen adressiert.⁹

Was ist föderiertes Lernen?

Föderiertes Lernen ist ein kollaboratives Paradigma des maschinellen Lernens, bei dem mehrere Teilnehmer Modelle mit lokalen Daten trainieren und Modell-Updates oder berechnete Informationen austauschen, während die Rohdaten vor Ort bleiben. Die meisten praktischen FL-Systeme verwenden weiterhin einen zentralen Aggregator, um Trainingsrunden zu orchestrieren.

Anstatt rohe Trainingsdaten zu übertragen, senden die Teilnehmer Modell-Updates oder Gradienten zur Aggregation. Das bloße Teilen von Updates garantiert jedoch keinen Datenschutz ohne zusätzliche Techniken wie sichere Aggregation, differenzielle Privatsphäre oder kryptografische Schutzmaßnahmen.

Indem die Trainingsdaten lokal bleiben und Erkenntnisse aggregiert werden, verbessert föderiertes Lernen den Datenschutz und nutzt gleichzeitig verteilte Daten, um die Modellgenauigkeit zu steigern.

Wie funktioniert föderiertes Lernen?

Beim maschinellen Lernen gibt es zwei Schritte: Training und Inferenz.

Während des Trainingsschritts:

1. Lokale maschinelle Lernmodelle (ML) werden auf lokalen heterogenen Datensätzen trainiert. Wenn Nutzer beispielsweise eine ML-Anwendung verwenden, entdecken sie Fehler in den Vorhersagen und korrigieren diese. Dadurch entstehen lokale Trainingsdatensätze auf jedem Gerät der Nutzer.
2. Die Parameter der Modelle werden periodisch zwischen diesen lokalen Rechenzentren ausgetauscht. Bei vielen Modellen werden diese Parameter vor dem Austausch verschlüsselt. Lokale Datenproben werden nicht weitergegeben. Dies verbessert den Datenschutz und die Cybersicherheit.
3. Ein gemeinsames globales Modell wird erstellt.
4. Die Eigenschaften des globalen Modells werden mit den lokalen Rechenzentren geteilt, um das globale Modell in ihre lokalen ML-Modelle zu integrieren.

Zum Beispiel enthält Nvidias Clara-Lösung föderiertes Lernen. Clara und Nvidia EGX ermöglichen das Lernen durch die sichere Sammlung von Modell-Updates (aber nicht von Trainingsdaten) von verschiedenen Standorten. Dies hilft, ein globales Modell aufzubauen und gleichzeitig den Datenschutz zu wahren (siehe Abbildung unten).

Abbildung 1: Ein Beispiel von NVIDIA, das zeigt, wie föderiertes Lernen funktioniert.¹⁰

Im Inferenzschritt wird das Modell auf dem Gerät des Nutzers gespeichert, sodass Vorhersagen schnell mit dem Modell auf dem Gerät erstellt werden können.

Verteiltes Training im föderierten Lernen

Föderiertes Lernen und verteiltes Training sind unterschiedliche Konzepte: Föderiertes Lernen bezeichnet das kollaborative Training mit dezentralen Daten, während verteiltes Training (parallele Berechnung über Knoten innerhalb eines Teilnehmers) eine lokale Optimierungsstrategie ist und nicht inhärenter Bestandteil von FL.

Beim föderierten Lernen trainieren Clients wie Krankenhäuser, mobile Geräte oder Organisationen unabhängig Modelle auf ihren lokalen Daten und teilen die Modell-Updates mit einem zentralen Aggregator.

Einige Clients haben möglicherweise Zugang zu mehreren GPUs, Servern oder Edge-Knoten. Diese Ressourcen können parallel genutzt werden, um das lokale Training zu beschleunigen oder zu skalieren. Diese Konstellation schafft eine Hierarchie:

• Auf der obersten Ebene nehmen mehrere Clients am föderierten Lernen teil.
• Auf der lokalen Ebene kann jeder Client verteiltes Training über seine verfügbare Infrastruktur hinweg einsetzen.

Lokales verteiltes Training kann folgendermaßen erfolgen:

• Datenparallelität: Jeder Arbeiter hält eine Replik des Modells und trainiert auf einer Teilmenge der lokalen Daten.
• Modellparallelität: Das Modell wird über die Arbeiter partitioniert, was bei großen Modellen hilfreich ist, die nicht in den Speicher eines einzelnen Geräts passen.

Wesentliche Vorteile der Kombination von verteiltem Training mit föderiertem Lernen

1. Verbesserte Skalierbarkeit

Clients mit großen Datensätzen oder rechenintensiven Modellen können Schwierigkeiten haben, das Training effizient auf einer einzelnen Maschine abzuschließen.

Verteiltes Training ermöglicht es dem Client, mehrere Knoten oder Geräte zu nutzen, wodurch der Durchsatz verbessert und größere Arbeitslasten unterstützt werden.

2. Effiziente Ressourcennutzung

Organisationen haben oft lokale Cluster oder ungenutzte Rechenressourcen. Der Einsatz von verteiltem Training innerhalb des föderierten Lernens ermöglicht es ihnen, diese Ressourcen vollständig zu nutzen, ohne Daten zentralisieren zu müssen.

3. Schnelleres lokales Training

Die Verteilung der Berechnung verkürzt die Echtzeit für lokale Modell-Updates. Dies kann jede Runde des föderierten Lernens verkürzen und die Gesamttrainingszeit über alle Clients hinweg reduzieren.

4. Trennung der Zuständigkeiten

Föderiertes Training und lokales verteiltes Training arbeiten unabhängig voneinander. Der föderierte Server muss keine interne Planung oder Koordination der Client-Ressourcen verwalten. Dieses modulare Design vereinfacht sowohl die Bereitstellung als auch die Wartung.

5. Flexibles Systemdesign

Verschiedene Clients können je nach ihren Rechenumgebungen unterschiedliche lokale Trainingskonfigurationen wählen. Einige verwenden Single-Node-Training, andere verteilte Setups. Das föderierte Protokoll bleibt unverändert.

Herausforderungen des föderierten Lernens

Investitionsanforderungen

Modelle des föderierten Lernens erfordern möglicherweise häufige Kommunikation zwischen den Knoten. Das bedeutet, dass Speicherkapazität und hohe Bandbreite zu den Systemanforderungen gehören.

Datenschutz im föderierten Lernen

• Datenschutz ist ein wichtiges Thema, da Daten beim föderierten Lernen nicht auf einer einzigen Entität/einem einzigen Server gespeichert werden; mehrere Geräte sammeln und analysieren sie. Dies kann die Angriffsfläche vergrößern.
• Obwohl Modelle und nicht Rohdaten an den zentralen Server übermittelt werden, können Modelle möglicherweise zurückentwickelt werden, um Client-Daten zu identifizieren.

Leistungseinschränkungen

• Datenheterogenität: Modelle von verschiedenen Geräten werden zusammengeführt, um im föderierten Lernen ein besseres Modell zu erstellen. Gerätespezifische Merkmale können die Generalisierung der Modelle einiger Geräte einschränken und die Genauigkeit der nächsten Modellversion verringern.
• Indirekter Informationsverlust: Forscher haben Situationen in Betracht gezogen, in denen eines der Mitglieder der Föderation andere böswillig angreifen kann, indem es versteckte Hintertüren in das gemeinsame globale Modell einbaut.
• Föderiertes Lernen ist ein relativ neues Verfahren des maschinellen Lernens. Neue Studien und Forschung sind erforderlich, um seine Leistung zu verbessern.

Zentralisierung

Es gibt immer noch ein gewisses Maß an Zentralisierung beim föderierten Lernen, bei dem ein zentrales Modell die Ausgabe anderer Geräte verwendet, um ein neues Modell zu erstellen. Forscher schlagen die Verwendung von Blockchain-föderiertem Lernen (BlockFL) und anderen Ansätzen vor, um vertrauensfreie föderierte Lernmodelle zu entwickeln.

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Welche Alternativen gibt es zum föderierten Lernen?

Während föderiertes Lernen Vorteile beim Datenschutz bietet, wurden mehrere alternative Ansätze und Frameworks entwickelt, um seine Grenzen zu überwinden und sich an verschiedene Szenarien anzupassen. Hier sind einige Alternativen:

Flower

Flower ist ein Open-Source-Framework zum Aufbau föderierter KI-Systeme. Es stellt die Infrastruktur bereit, die benötigt wird, um Modelle über dezentrale Clients hinweg zu trainieren, zu evaluieren und bereitzustellen, ohne Rohdaten in ein zentrales Repository zu verschieben.

Das Framework ist eine Entwicklungsplattform, die Organisationen dabei hilft, föderiertes Lernen, Analytik und Evaluierung in verschiedenen Umgebungen zu implementieren.

Wesentliche Merkmale:

• Unterstützt föderiertes Lernen über verteilte Clients hinweg, einschließlich mobiler Geräte, Edge-Systeme, Server und institutioneller Datensilos.
• Funktioniert mit mehreren maschinellen Lernframeworks, darunter PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers, scikit-learn, JAX und XGBoost.
• Ermöglicht Entwicklern die Anpassung von Aggregationsstrategien, Kommunikationsprotokollen und Client-Server-Konfigurationen.
• Kann für Forschungsexperimente und reale föderierte KI-Bereitstellungen genutzt werden.

Vorteile:

• Verringert die Notwendigkeit, sensible Trainingsdaten zu zentralisieren.
• Bietet Flexibilität für Organisationen, die verschiedene maschinelle Lernstacks nutzen.
• Unterstützt Experimente mit verschiedenen Strategien des föderierten Lernens und datenschutzfreundlichen Konfigurationen.
• Hilft bei der Skalierung föderierter KI-Systeme über heterogene Clients und Umgebungen hinweg.

Einschränkungen:

• Flower beseitigt nicht alle Datenschutzrisiken von selbst; zusätzliche Techniken wie sichere Aggregation oder differenzielle Privatsphäre können weiterhin erforderlich sein.
• Die Implementierung kann für Organisationen ohne Expertise im föderierten Lernen komplex sein.
• Die Leistung hängt von der Verfügbarkeit der Clients, der Kommunikationszuverlässigkeit und der Datenheterogenität ab.
• Großangelegte Bereitstellungen erfordern möglicherweise sorgfältige Infrastrukturplanung und -überwachung.

Flower eignet sich für Teams, die föderierte Lernsysteme aufbauen oder testen möchten, ohne die gesamte Orchestrierungsschicht von Grund auf neu entwickeln zu müssen. Es ist besonders relevant für Anwendungsfälle, bei denen Daten über Geräte, Institutionen oder Regionen hinweg verteilt bleiben müssen und dennoch zu einem gemeinsamen KI-Modell beitragen.¹¹

Zentralisiertes oder traditionelles maschinelles Lernen

In einem zentralisierten maschinellen Lernsystem werden alle Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und an einem einzigen Ort gespeichert, beispielsweise auf einem Cloud-Server oder in einem Unternehmensrechenzentrum. Das Modell wird dann mit diesem kombinierten Datensatz trainiert.

Wesentliche Merkmale:

• Das Modell hat direkten Zugriff auf alle verfügbaren Daten.
• Datenvorverarbeitung und Modelltraining finden auf einem zentralen Server statt.
• Clients oder Dateneigentümer übertragen ihre Daten zur Analyse an das zentrale System.

Vorteile:

• Der Trainingsprozess ist einfacher zu verwalten und zu überwachen.
• Datenkonsistenz ist leicht aufrechtzuerhalten, da sich alle Datensätze an einem Ort befinden.
• Die Modellleistung kann vom vollständigen Zugriff auf alle Datenvariationen profitieren.

Einschränkungen:

• Datenschutz- und Compliance-Probleme können auftreten, wenn die Datenübertragung gesetzlich oder durch Unternehmensrichtlinien eingeschränkt ist.
• Ein einzelner Ausfallpunkt kann das gesamte System lahmlegen, wenn der Server ausfällt oder eine Sicherheitsverletzung auftritt.
• Die Übertragung großer Datensätze kann die Bandbreitennutzung und die Verarbeitungskosten erhöhen.

Dieser Ansatz eignet sich am besten, wenn Datenschutz kein großes Anliegen ist und alle Daten sicher zentralisiert werden können, ohne regulatorische Konflikte.

Sichere Mehrparteienberechnung

Sichere Mehrparteienberechnung (SMPC) ist eine kryptografische Technik, die es mehreren Parteien ermöglicht, eine gemeinsame Funktion zu berechnen, ohne ihre individuellen Datensätze preiszugeben. Jeder Teilnehmer verschlüsselt seine Daten, und die Berechnung erfolgt so, dass nur das endgültige Modellergebnis sichtbar wird.

Wesentliche Merkmale:

• Die Parteien arbeiten zusammen, um ein Modell zu trainieren, während die Rohdaten privat bleiben.
• Kryptografische Techniken wie Secret Sharing und homomorphe Verschlüsselung werden häufig verwendet.
• Kein einzelner Teilnehmer hat Zugang zum vollständigen Datensatz.

Vorteile:

• Schützt sensible Daten während des gesamten Trainingsprozesses.
• Erlaubt es Organisationen, bei der Modellentwicklung zusammenzuarbeiten, selbst wenn Daten nicht geteilt werden können.
• Verbessert die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO.

Einschränkungen:

• Die Rechenanforderungen sind aufgrund kryptografischer Operationen hoch.
• Die Kommunikation zwischen den Parteien kann langsam sein, was die Skalierbarkeit beeinträchtigen kann.
• Die Implementierungskomplexität steigt mit der Anzahl der Teilnehmer.

SMPC ist in Situationen angebracht, in denen starke Datenschutzanforderungen bestehen und eine sichere Recheninfrastruktur verfügbar ist.

Differenzielle Privatsphäre

Differenzielle Privatsphäre (DP) stellt sicher, dass kein einzelner Datenpunkt in einem Datensatz nach der Analyse unterschieden oder zurückverfolgt werden kann. Dies wird erreicht, indem kontrollierte Zufälligkeit, oft in Form von Rauschen, in die Trainingsdaten oder Modell-Updates eingeführt wird.

Wesentliche Merkmale:

• Die Privatsphäre wird mathematisch durch einen Parameter namens Epsilon (ε) quantifiziert.
• Die Methode schützt die Datenbeiträge Einzelner, selbst wenn der gesamte Datensatz geteilt wird.
• Sie kann sowohl auf zentralisierte als auch auf verteilte Systeme angewendet werden.

Vorteile:

• Bietet ein messbares Maß an Datenschutz.
• Kann mit anderen Lerntechniken wie föderiertem Lernen kombiniert werden.
• Begrenzt das Risiko der Re-Identifikation von Daten.

Einschränkungen:

• Übermäßiges Rauschen kann die Modellgenauigkeit verringern.
• Die Wahl des richtigen Datenschutz-Budgets (ε) erfordert sorgfältiges Tuning.
• Löst nicht von selbst die verteilte Koordination oder Berechnung.

Differenzielle Privatsphäre eignet sich für Organisationen, die ein Gleichgewicht zwischen Datennutzen und Datenschutz benötigen.

Gossip- oder Peer-to-Peer-Lernen

Gossip-Lernen, auch Peer-to-Peer-Lernen genannt, macht einen zentralen Server überflüssig. Jeder Knoten oder Client trainiert ein lokales Modell und tauscht Updates direkt mit benachbarten Knoten aus. Diese Updates verbreiten sich durch das Netzwerk, und die Modelle konvergieren.

Wesentliche Merkmale:

• Knoten kommunizieren lokal mit Peers anstatt mit einem zentralen Aggregator.
• Modellparameter oder Gradienten werden auf dezentrale Weise ausgetauscht.
• Das Lernen erfolgt asynchron über das Netzwerk hinweg.

Vorteile:

• Kein einzelner Ausfallpunkt, da es keinen zentralen Koordinator gibt.
• Kann in dynamischen Netzwerken wie IoT- oder Edge-Umgebungen effektiv funktionieren.
• Reduziert die Abhängigkeit von einer vertrauenswürdigen zentralen Instanz.

Einschränkungen:

• Der Kommunikationsaufwand kann durch zufällige Peer-Austausche steigen.
• Die Konvergenz kann im Vergleich zur zentralen Aggregation langsamer sein.
• Überwachung und Kontrolle sind in vollständig dezentralen Systemen schwieriger.

Dieser Ansatz eignet sich für verteilte Systeme, in denen ein zentraler Server nicht gewartet oder vertraut werden kann.

Split Learning

Split Learning teilt ein maschinelles Lernmodell in zwei oder mehr Segmente auf. Das erste Segment wird auf dem Client-Gerät mit lokalen Daten trainiert, und seine Ausgabe (Aktivierungen) wird an einen Server gesendet, der das verbleibende Training abschließt.

Wesentliche Merkmale:

• Das Modell wird zwischen Clients und einem zentralen Server partitioniert.
• Clients teilen niemals Rohdaten; es werden Zwischenausgaben übertragen.
• Das System erfordert während des Trainings eine Koordination zwischen Client und Server.

Vorteile:

• Reduziert den Rechenaufwand auf den Clients, indem ein Teil des Modells trainiert wird.
• Bietet ein gewisses Maß an Datenschutz, da Rohdaten lokal bleiben.
• Kann in bestehende Cloud-Infrastrukturen integriert werden.

Einschränkungen:

• Zwischenaktivierungen könnten bei Abfangen dennoch einige Dateninformationen preisgeben.
• Erfordert eine stabile Kommunikation zwischen Client und Server.
• Die Implementierungskomplexität steigt bei tiefen oder vielschichtigen Modellen.

Split Learning eignet sich für Umgebungen mit begrenzten Client-Ressourcen oder wenn Datenschutzbestimmungen eine vollständige Datenweitergabe verhindern.

Transferlernen und Modelldestillation

Transferlernen und Modelldestillation ermöglichen eine Zusammenarbeit ohne direkten Datenaustausch. Jede Organisation oder jedes Gerät trainiert sein eigenes Modell lokal, und dann lernt ein zentrales Modell aus den Ausgaben oder Vorhersagen dieser Einzelmodelle und nicht aus deren internen Parametern.

Wesentliche Merkmale:

• Wissen wird durch Vorhersagen übertragen, nicht durch vollständige Modellgewichte.
• Das globale Modell wird anhand der kollektiven Erfahrung aller Teilnehmer verfeinert.
• Lokale Modelle bleiben unabhängig und können sich weiter spezialisieren.

Vorteile:

• Reduziert das Kommunikationsvolumen durch die Übermittlung destillierter Informationen.
• Erlaubt Flexibilität bei den Modellarchitekturen der Teilnehmer.
• Kann auch mit heterogenen Datenquellen eine angemessene Leistung erzielen.

Einschränkungen:

• Während des Destillationsprozesses kommt es zu einem gewissen Informationsverlust.
• Die Qualität des globalen Modells hängt von der Genauigkeit der lokalen Modelle ab.
• Es fehlt die koordinierte Synchronisation des föderierten Lernens.

Diese Methode ist praktikabel, wenn die Client-Daten sehr unterschiedlich sind oder wenn Clients unterschiedliche Modelltypen verwenden.

Hybride oder kombinierte Architekturen

Hybride Systeme kombinieren Elemente aus mehreren datenschutzfreundlichen Methoden, um spezifische Herausforderungen zu bewältigen. Beispiele sind föderiertes Lernen kombiniert mit differenzieller Privatsphäre, sicherer Mehrparteienberechnung oder hierarchischen Architekturen, bei denen regionale Aggregatoren mit einem zentralen Server kommunizieren.

Wesentliche Merkmale:

• Verschiedene Schichten oder Module des Systems nutzen unterschiedliche Datenschutztechniken.
• Kann eine regionale oder gestaffelte Aggregation zur Skalierbarkeit umfassen.
• Oft maßgeschneidert, um regulatorische und leistungsbezogene Anforderungen zu erfüllen.

Vorteile:

• Bietet Flexibilität bei der Abwägung von Datenschutz, Genauigkeit und Rechenkosten.
• Kann großangelegte oder geografisch verteilte Datenquellen verarbeiten.
• Ermöglicht es Organisationen, Architekturen für spezifische Einschränkungen anzupassen.

Einschränkungen:

• Die Implementierung ist aufgrund der Interaktionen zwischen mehreren Komponenten komplex.
• Systemwartung und Fehlerbehebung erfordern fortgeschrittenes Fachwissen.
• Kommunikationsprotokolle können kompliziert und ressourcenintensiv werden.

Hybride Ansätze sind praktisch für große Organisationen, die mehrere Datensätze unter unterschiedlichen rechtlichen und technischen Bedingungen verwalten müssen.

Diese Forschung zitieren

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{Föderiertes Lernen: 7 Anwendungsfälle & Beispiele}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/federated-learning}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 11. Juni 2026}
}

Referenzlinks

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4.

Lifebit Launches the World’s First Agentic Federated

Lifebit

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MELLODDY | IHI Innovative Health Initiative

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What is federated learning? | Owkin

Owkin

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Announcing MedPerf Open Benchmarking Platform for Medical AI - MLCommons

8.

Federated Learning in Autonomous Vehicles Using Cross-Border Training | NVIDIA Technical Blog

NVIDIA Developer

9.

[2202.01141] Federated Reinforcement Learning for Collective Navigation of Robotic Swarms

10.

Federated Learning powered by NVIDIA Clara | NVIDIA Technical Blog

NVIDIA Developer

11.

GitHub - flwrlabs/flower: Flower: A Friendly Federated AI Framework · GitHub

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Sıla Ermut

Branchenanalystin

Folgen auf

Sıla Ermut ist Branchenanalystin bei AIMultiple mit Schwerpunkt auf E-Mail-Marketing und Verkaufsvideos. Sie arbeitete zuvor als Personalvermittlerin in Projektmanagement- und Beratungsfirmen. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationale Beziehungen.

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