Dezentrales KI-Training mit Federated Learning

Federated Learning: KI-Training ohne zentrale Datenspeicherung

Die Verarbeitung sensitiver Daten spielt in Unternehmen eine immer zentralere Rolle. Federated Learning (FL) bietet eine Möglichkeit, Künstliche Intelligenz (KI) zu trainieren, ohne Daten zentral zu speichern. Dies dient dem Datenschutz und der Compliance. Der Kern von FL liegt darin, Modelle lokal zu trainieren und nur die aktualisierten Modellparameter zu teilen, nicht die Daten selbst.

Typische Fehler bei der Implementierung von Federated Learning

Ein häufiger Fehler ist die Unterschätzung der Netzwerkbandbreite. Federated Learning erfordert den Austausch von Modellparametern zwischen verschiedenen Geräten. Wenn die Bandbreite nicht ausreichend bemessen ist, führt dies zu Verzögerungen und ineffizientem Training. Um dies zu vermeiden, sollte sowohl die verfügbare Bandbreite als auch die Komplexität der zu übertragenden Modellparameter evaluiert und optimiert werden.

Ein weiterer Fehler liegt in der unzureichenden Datenqualität auf den lokalen Geräten. Wenn die Datenlokalität nicht berücksichtigt wird, kann dies die Modellgenauigkeit beeinträchtigen. Die Daten auf jedem Client sollten vor dem Training vorbearbeitet werden, um Konsistenz und Qualität sicherzustellen. Hierbei ist es wichtig, die lokalen Daten gründlich auf Fehler zu prüfen und standardisierte Vorverarbeitungsmethoden zu etablieren.

Ein dritter typischer Fehler ist die Vernachlässigung der Sicherheitsmassnahmen. Auch wenn FL die direkte Übertragung von Rohdaten vermeidet, müssen die Kommunikationsprotokolle für den Austausch der Modellparameter sicher und verschlüsselt sein. Ein Versäumnis in diesem Bereich kann zu Datenschutzverletzungen führen. Deshalb sollten Unternehmen sichere Übertragungskanäle implementieren und regelmässige Sicherheitsüberprüfungen durchführen.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

In den ersten 7 Tagen sollte das Unternehmen eine Machbarkeitsanalyse durchführen, bei der die Netzwerkressourcen und Datenqualität geprüft werden. Es gilt zu ermitteln, ob vorhandene Netzkapazitäten ausreichen, um die FL-Prozesse zu unterstützen. Ebenso sollte einheitliche Vorverarbeitung der lokalen Daten standardisiert werden.

In der darauf folgenden Woche sollten Pilotprojekte gestartet werden, um die FL-Strategie in einer kontrollierten Umgebung zu testen. Dabei ist der Fokus auf die Netzwerk- und Datenmanagementprozesse zu legen. Hierfür kann beispielsweise ein bestimmter Satz von Datenpunkten genutzt werden, um das Zusammenspiel zwischen den Geräten zu optimieren und die Effektivität der Sicherheitsmassnahmen zu beurteilen.

In den letzten 7 bis 16 Tagen sollte die Evaluierung der Pilotprojekte stattfinden. Hierbei werden alle gesammelten Daten analysiert, um Schwachstellen zu identifizieren und Anpassungen vorzunehmen. Auf Basis der Erkenntnisse sollten Richtlinien und Best Practices erstellt werden, um FL langfristig in die bestehende Infrastruktur zu integrieren.

Durch sorgfältiges Vorgehen und das Vermeiden der typischen Fehler kann ein Unternehmen erfolgreich Federated Learning implementieren und dabei die zentralen Datenschutzanforderungen weiterhin berücksichtigen.