KI-Training unter Einhaltung der Datenschutzrichtlinien
Festo forscht im Projekt Flairop gemeinsam mit dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und Partnern aus Kanada mit dem Ziel, Kommissionierroboter mit verteilten KI-Methoden intelligenter zu machen. Dafür untersuchen sie, wie man Trainingsdaten von mehreren Stationen, aus mehreren Werken oder sogar Unternehmen nutzen kann, ohne dass Beteiligte sensible Unternehmensdaten herausgeben müssen.
Bild: Amadeus Bramsiepe, KIT
Bisher wurde Federated Learning überwiegend im medizinischen Sektor zur Bildanalyse eingesetzt, wo der Schutz von Patientendaten natürlich einen besonders hohen Stellenwert hat. Daher gibt es für das Training des künstlichen neuronalen Netzes keinen Austausch von Trainingsdaten wie Bilder oder Greifpunkte. Es werden lediglich Teile von gespeichertem Wissen – die lokalen Gewichte des neuronalen Netzes, die sagen, wie stark ein Neuron mit einem anderen verbunden ist – zu einem zentralen Server übertragen. Dort werden die Gewichte von allen Stationen gesammelt und mit Hilfe verschiedener Kriterien angepasst. Anschließend wird die verbesserte Version zurück auf die lokalen Stationen gespielt und der Prozess wiederholt sich. Ziel ist die Entwicklung von neuen leistungsstärkeren Algorithmen für den robusten Einsatz von künstlicher Intelligenz für die Industrie und Logistik 4.0 unter Einhaltung der Datenschutzrichtlinien.
