Lokalisiertes KI-Training: Datenschutz neu definiert

Federated Learning bietet die Möglichkeit, Künstliche Intelligenz (KI) zu trainieren, ohne dass eine zentrale Datenspeicherung notwendig ist. Diese Methode verteilt den Trainingsprozess auf mehrere Geräte, die lokal vorhandene Daten verwenden, um ein gemeinsames Modell zu optimieren. Dies kann besonders für Schweizer KMUs von Vorteil sein, da es Datenschutzbedenken mindert und die Datenhoheit gewahrt bleibt.

Typische Fehler und ihre Korrektur

1. Unzureichende Gerätekapazitäten nutzen

Ein häufiger Fehler ist die Vernachlässigung der Leistungsfähigkeit der beteiligten Geräte. Werden Geräte mit unzureichender Rechenleistung oder Speicherressourcen in das Training eingebunden, kann dies zu ineffizienten Prozessen führen und das Gesamtmodell beeinträchtigen.
Korrektur: Vor Beginn des Trainings sollten die technischen Anforderungen des Modells mit den Kapazitäten der Geräte abgeglichen werden. Bei unzureichenden Kapazitäten sollten entweder die Anforderungen angepasst oder leistungsstarke Geräte ausgewählt werden.

1. Mangelnde Kommunikation zwischen den Geräten

Ein weiterer Fehler liegt in der unzureichenden Synchronisation und Kommunikation der Geräte. Wenn die Updates der Lokaldatenmodelle nicht effizient aggregiert werden, leidet der gesamte Lernprozess.
Korrektur: Implementierung eines robusten Kommunikationsprotokolls, um sicherzustellen, dass alle Geräte ihre Modellupdates regelmässig und zuverlässig an einen zentralen Server senden, der die Aggregation durchführt.

1. Datensicherheitsrisiken ignorieren

Obwohl Federated Learning die zentrale Datenspeicherung vermeidet, können Sicherheitsaspekte vernachlässigt werden, insbesondere während der Übertragung von Updates. Dies kann zu Datenlecks führen.
Korrektur: Verschlüsselungstechniken wie Secure Aggregation sollten eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass Modellupdates während der Übertragung geschützt sind.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Woche 1-2: Planungsphase und Infrastrukturbewertung

• Evaluieren Sie die bestehende IT-Infrastruktur, um sicherzustellen, dass die beteiligten Geräte ausreichend leistungsfähig sind.
• Überprüfen Sie die aktuell verwendeten Kommunikationsprotokolle auf mögliche Schwachstellen und Sicherheitsrisiken.

1. Woche 3: Pilotprojekt starten

• Richten Sie ein kleines Pilotprojekt ein, das auf eine begrenzte Anzahl von Geräten angewendet wird.
• Testen Sie Security- und Kommunikationsprotokolle, um sicherzustellen, dass alle Updates sicher und zeitnah übertragen werden.

1. Woche 4: Auswertung und Anpassung

• Analysieren Sie die Ergebnisse des Pilotprojekts, um etwaige Leistungsprobleme oder Sicherheitsbedenken zu identifizieren.
• Passen Sie die Systemkonfigurationen an und planen Sie gegebenenfalls erweiterte Testläufe.

Durch die strukturierte Implementierung von Federated Learning können KMUs effektiv KI-Modelle trainieren und gleichzeitig die Risiken minimieren, die normalerweise mit zentraler Datenspeicherung verbunden sind.