Wie bereits erwähnt, besteht der Hauptunterschied zwischen föderiertem Lernen und traditionellem, zentralisiertem maschinellem Lernen darin, wo sich die Daten während des Trainingsprozesses befinden.

• Traditionelles maschinelles Lernen (zentralisiert): Daten werden aus verschiedenen Quellen erfasst und an einem Ort zusammengeführt, z. B. auf einem Cloud-Server oder in einem Rechenzentrum. Das Machine-Learning-Modell wird dann direkt mit diesem konsolidierten Dataset trainiert. Diese Methode kann Vorteile wie einen unkomplizierten Datenzugriff und eine einfachere Entwicklung bieten, aber auch erhebliche Datenschutzrisiken und potenzielle Sicherheitslücken schaffen, wenn das zentrale Daten-Repository kompromittiert wird.
• Föderiertes Lernen (dezentral): Anstatt Daten zu verschieben, wird das Machine-Learning-Modell an die Daten gesendet und die Teilnehmer (Clients) trainieren das Modell mit ihren lokalen Daten. Nur die Modellaktualisierungen, wie z. B. gelernte Gewichtungen oder Gradienten, werden dann zur Aggregation an einen zentralen Server zurückgesendet. So kann das globale Modell aus verschiedenen Datensätzen lernen, ohne jemals auf die Rohdaten oder vertraulichen Informationen einzelner Teilnehmer zuzugreifen.

Zentralisiertes maschinelles Lernen ist zwar gut etabliert und oft einfacher zu implementieren, aber föderiertes Lernen gewinnt an Bedeutung, da es von Natur aus Datenschutzbedenken ausräumen, Bandbreitenanforderungen reduzieren und das Modelltraining mit Daten ermöglichen kann, die aufgrund von Vorschriften oder Vertraulichkeitsvereinbarungen sonst nicht zugänglich wären. 

Föderiertes Lernen lässt sich an verschiedene Anforderungen anpassen. Die wichtigsten Unterschiede ergeben sich oft daraus, wie Daten verteilt werden oder wie die Teilnehmer zusammenarbeiten. Hier eine Übersicht über die gängigsten Typen:

Föderiertes Lernen funktioniert über einen iterativen Prozess, an dem ein zentraler Koordinator (in der Regel ein Server) und mehrere teilnehmende Clients (Geräte oder Organisationen) beteiligt sind. Der allgemeine Workflow lässt sich in diese wichtigsten Schritte unterteilen:

Der Prozess beginnt damit, dass ein zentraler Server ein globales Machine-Learning-Modell initialisiert. Dieses Modell dient als Ausgangspunkt für das kollaborative Training. Der Server verteilt dieses globale Modell dann an eine ausgewählte Teilmenge der teilnehmenden Clientgeräte.

Jedes ausgewählte Clientgerät erhält das globale Modell. Mit seinen eigenen lokalen Daten trainiert der Client das Modell und aktualisiert seine Parameter basierend auf den Mustern und Informationen, die in diesem lokalen Dataset vorhanden sind. Die Rohdaten verbleiben während dieses Schritts auf dem Clientgerät und werden nie an den Server gesendet.

Nach dem lokalen Training sendet jeder Client seine aktualisierten Modellparameter (z. B. Gradienten oder Gewichtungen) an den zentralen Server zurück. Diese Aktualisierungen geben wieder, was das Modell aus den lokalen Daten gelernt hat, aber sie legen die Daten selbst nicht offen.

Der zentrale Server empfängt die Modellaktualisierungen von mehreren Clients. Anschließend werden diese Aktualisierungen zusammengefasst, oft durch Mittelwertbildung (eine gängige Methode ist das föderierte Mittelwertverfahren oder FedAvg), um eine neue, verbesserte Version des globalen Modells zu erstellen. Dieses aggregierte Modell profitiert vom kollektiven Lernen aller teilnehmenden Clients. 

Der Server verteilt dieses neu aktualisierte globale Modell dann an eine neue Gruppe von (oder dieselben) Clients für eine weitere Runde lokales Training. Dieser Zyklus wird mehrmals wiederholt, wobei das globale Modell mit jeder Iteration schrittweise verfeinert wird, bis es ein gewünschtes Maß an Genauigkeit oder Konvergenz erreicht.

Ein typisches System für föderiertes Lernen besteht aus mehreren miteinander verbundenen Elementen:

Das sind die einzelnen Geräte oder Organisationen, die die Daten besitzen und das lokale Modelltraining durchführen. Die Kunden können von Mobiltelefonen und IoT-Geräten bis hin zu Krankenhäusern oder Finanzinstituten reichen. Sie sind dafür zuständig, das Modell lokal auszuführen und Parameteraktualisierungen zu generieren.

Der zentrale Server fungiert als Orchestrator des föderierten Lernprozesses. Es initialisiert und verteilt das globale Modell, erfasst Modellaktualisierungen von Clients, fasst diese Aktualisierungen zusammen, um das globale Modell zu verfeinern, und verteilt dann das aktualisierte Modell neu. Es greift nicht direkt auf die Rohdaten der Kundenunternehmen zu.

Hier wird definiert, wie Clients und Server Informationen austauschen, vor allem Modellparameter und Updates. Effiziente und sichere Kommunikationsprotokolle sind entscheidend, insbesondere angesichts der potenziell großen Anzahl von Clients und der unterschiedlichen Netzwerkbedingungen. 

Diese Methode wird vom zentralen Server verwendet, um die von verschiedenen Clients empfangenen Modellaktualisierungen zu kombinieren. Algorithmen wie Federated Averaging werden häufig verwendet, um die Gewichtungen oder Gradienten zu mitteln und so ein einziges, verbessertes globales Modell zu erstellen.

Trotz seiner Vorteile birgt föderiertes Lernen auch einige einzigartige potenzielle Herausforderungen, die sorgfältig berücksichtigt werden müssen:

• Heterogenität von Daten und Geräten: Clients in einem Netzwerk für föderiertes Lernen können sich erheblich in Bezug auf ihre Datenverteilung (nicht unabhängig und identisch verteilt oder nicht-IID-Daten) und ihre Rechenkapazitäten (Gerätehardware, Netzwerkverbindung) unterscheiden. Diese Vielfalt kann sich auf die Modellkonvergenz und die Gesamtleistung auswirken.
• Kommunikationsaufwand: Im Vergleich zur zentralisierten Datenübertragung ist der Aufwand zwar geringer, aber föderiertes Lernen erfordert dennoch eine häufige Kommunikation zwischen Clients und dem Server. Diese Kommunikation effizient zu verwalten, insbesondere bei einer großen Anzahl von Clients oder unzuverlässigen Netzwerken, kann immer noch eine technische Herausforderung sein. 
• Sicherheits- und Datenschutzlücken: Obwohl Federated Learning auf Datenschutz ausgelegt ist, ist es nicht immun gegen alle Sicherheitsbedrohungen. Modellupdates selbst können durch fortgeschrittene Techniken wie Inferenzangriffe oder Data Poisoning potenziell Informationen über die lokalen Daten preisgeben. Robuste Sicherheitsmaßnahmen wie differenzieller Datenschutz und sichere Aggregation werden häufig eingesetzt, um diese Risiken zu mindern, können aber zu Kompromissen bei der Genauigkeit oder den Rechenkosten führen.
• Model Drift: Im Laufe der Zeit kann sich die Datenverteilung auf einzelnen Clientgeräten ändern, was zu einem „Model Drift“ führt, bei dem lokale Modelle vom globalen Modell abweichen. Hierfür sind Mechanismen zur kontinuierlichen Anpassung oder personalisierte Ansätze für föderiertes Lernen erforderlich. 

Föderiertes Lernen ermöglicht es Nutzern, in verschiedenen Bereichen anspruchsvolle, datenschutzfreundliche Anwendungen zu entwickeln. Mögliche Anwendungsfälle für föderiertes Lernen:

Mit föderiertem Lernen können Nutzer mobile Anwendungen entwickeln, die aus Nutzerdaten lernen, ohne den Datenschutz zu gefährden. Das ist entscheidend für Funktionen wie die Texterkennung auf Tastaturen (zum Beispiel Gboard), Vorschläge für das nächste Wort, personalisierte Empfehlungen und die Spracherkennung auf dem Gerät. Wenn Entwickler Modelle direkt auf den Geräten der Nutzer trainieren, können sie die App-Funktionen und die Nutzerfreundlichkeit verbessern, indem sie sich an individuelle Interaktionsmuster anpassen. Gleichzeitig bleiben sensible personenbezogene Daten lokal und geschützt, was mit Vorschriften wie der DSGVO und HIPAA übereinstimmt. 

Föderiertes Lernen ermöglicht es Nutzern, kollaborative KI-Systeme für Unternehmen zu erstellen, in denen Daten in verschiedenen Organisationen isoliert sind. Das ist in Branchen wie dem Gesundheitswesen und dem Finanzsektor von unschätzbarem Wert, wo die Weitergabe von Daten aufgrund von Datenschutzbestimmungen oder proprietären Bedenken eingeschränkt ist. Nutzer können Plattformen erstellen, die es mehreren Institutionen (z. B. Krankenhäusern für medizinische Forschung, Banken für Betrugserkennung) ermöglichen, gemeinsame Modelle mit ihren kombinierten Daten zu trainieren, ohne Rohdaten preiszugeben. Das fördert die Zusammenarbeit, verbessert die Modellgenauigkeit durch vielfältige Datensätze und hilft, strenge Compliance-Anforderungen zu erfüllen.

Für alle, die mit Geräten für das Internet der Dinge (IoT) und das industrielle Internet der Dinge (IIoT) arbeiten, bietet föderiertes Lernen eine leistungsstarke Möglichkeit, Intelligenz in die Edge einzubetten. So lassen sich Anwendungen wie die vorausschauende Instandhaltung von Industrieanlagen, die Anomalieerkennung in Sensornetzwerken oder die Optimierung der Ressourcennutzung in Smart Cities entwickeln. Modelle können mit Daten trainiert werden, die von verteilten Sensoren und Maschinen direkt auf den Edge-Geräten generiert werden. Dieser Ansatz reduziert den Kommunikationsaufwand, ermöglicht Einblicke in Echtzeit und hält sensible Betriebsdaten innerhalb der sicheren Grenzen von Fabrik oder Gerät, was für den Schutz proprietärer Informationen unerlässlich ist.

Mit Federated Learning können Nutzer robuste Datenanalyse-Plattformen für Unternehmen entwickeln, die Einblicke aus verteilten und sensiblen Datensätzen gewinnen müssen. So können Sie sicherstellen, dass analytische Modelle trainiert und ausgeführt werden können, ohne Daten zu zentralisieren. Das erleichtert die Einhaltung von Vorschriften wie DSGVO, CCPA und HIPAA erheblich. So können Unternehmen wertvolle Business Intelligence gewinnen, Trends erkennen oder Vorhersagemodelle für ihre verschiedenen Abteilungen oder Einheiten erstellen und gleichzeitig strenge Daten-Governance- und Sicherheitsprotokolle einhalten.

Föderiertes Lernen kann angewendet werden, um robustere und effektivere Lösungen für die Cybersicherheit zu entwickeln. Modelle können auf zahlreichen Endpunkten (z. B. Computern, Servern, Mobilgeräten) trainiert werden, um Malware zu erkennen, Netzwerkeinbrüche zu identifizieren oder verdächtige Aktivitäten zu kennzeichnen, ohne sensible Daten aus einzelnen Systemen zu exfiltrieren. Dieser dezentrale Trainingsansatz kann zu umfassenderen Möglichkeiten zur Erkennung von Bedrohungen führen, da er aus einer größeren Vielfalt von Netzwerkverhalten und lokalen Sicherheitsereignissen lernt, während gleichzeitig die Privatsphäre einzelner Nutzer oder Systeme respektiert wird. 

Um Federated Learning einfacher zu machen, wurden mehrere Open-Source- und kommerzielle Frameworks entwickelt. Diese Tools bieten Entwicklern alles, was sie für das Training auf verschiedenen Geräten, die Kommunikation und den Schutz von Daten benötigen.

• TensorFlow Federated (TFF): TFF wurde von Google entwickelt und ist ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen und andere Berechnungen mit dezentralen Daten. Es lässt sich nahtlos in TensorFlow einbinden und eignet sich hervorragend für die Simulation von föderiertem Training und die Entwicklung neuer Algorithmen für föderiertes Lernen. 
• PySyft: PySyft ist Teil des OpenMined-Ökosystems und eine Python-Bibliothek, die sich auf datenschutzfreundliche KI konzentriert. Es ermöglicht föderiertes Lernen und funktioniert mit gängigen Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow. Dabei werden Techniken wie Differential Privacy und Secure Multi-Party Computation (SMPC) unterstützt.
• Flower: Flower ist ein Framework-unabhängiges und hochgradig anpassbares Framework für föderiertes Lernen. Es funktioniert mit jeder Machine-Learning-Bibliothek, einschließlich PyTorch, TensorFlow und scikit-learn, und ist somit vielseitig einsetzbar für Teams mit unterschiedlichen ML-Stacks. 
• NVIDIA FLARE: Dieses Framework wurde für die medizinische Bildgebung und Genomik entwickelt und ermöglicht die kollaborative KI-Entwicklung im Gesundheitswesen. Es wird auch in Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen eingesetzt.
• FATE (Federated AI Technology Enabler): FATE wurde von WeBank entwickelt und ist eine unternehmensorientierte Plattform, die föderiertes Lernen mit fortschrittlichen Datenschutztechniken wie homomorpher Verschlüsselung unterstützt. Es bietet eine webbasierte Oberfläche zur Verwaltung von Workflows. 
• Substra: Substra wurde ursprünglich für ein medizinisches Forschungsprojekt mit mehreren Partnern entwickelt und wird jetzt von der Linux Foundation gehostet. Besonders stark ist es im medizinischen Bereich, wobei Dateneigentum, Datenschutz und Rückverfolgbarkeit im Vordergrund stehen. 

Das Feld des föderierten Lernens entwickelt sich rasant weiter. Aktuelle Forschungsprojekte konzentrieren sich auf die Bewältigung dieser Herausforderungen, beispielsweise auf die Verbesserung der Robustheit gegenüber Daten- und Systemheterogenität, die Entwicklung ausgefeilterer datenschutzfreundlicher Techniken, die Schaffung effizienterer Kommunikationsprotokolle und die Ermöglichung wirklich personalisierter föderierter Lernerfahrungen. Da KI immer stärker in sensible Bereiche integriert wird, wird föderiertes Lernen eine noch wichtigere Rolle bei der Ermöglichung sicherer, privater und kollaborativer Intelligenz spielen. Viele Systeme für föderiertes Lernen werden derzeit von einem zentralen Server gesteuert. Zukünftige Entwicklungen werden sich jedoch wahrscheinlich mit wirklich dezentralen oder Peer-to-Peer-Ansätzen für föderiertes Lernen befassen, um die Robustheit und Skalierbarkeit zu verbessern und Single Points of Failure zu vermeiden.