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Machine Learning Sensible Unternehmensdaten helfen beim maschinellen Lernen

Quelle: Pressemitteilung der Universität Oldenburg 3 min Lesedauer

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E-Mails oder interne Berichte sind oft vertraulich. Doch Forscher sagen, dass sie beim Training von KI-Modellen helfen können – und zwar durch das sogenannte föderale Lernen.

Wer KI-Modelle trainieren will, um das maschinelle Lernen zu optimieren, der braucht viele Daten. Doch viele davon, wie etwa E-Mails, fallen unter den Datenschutz. Forscher untersuchen jetzt, wie sich das Problem durch das föderale Lernen lösen lässt, ohne sich strafbar zu machen.(Bild: Hubvschrmm)
Wer KI-Modelle trainieren will, um das maschinelle Lernen zu optimieren, der braucht viele Daten. Doch viele davon, wie etwa E-Mails, fallen unter den Datenschutz. Forscher untersuchen jetzt, wie sich das Problem durch das föderale Lernen lösen lässt, ohne sich strafbar zu machen.
(Bild: Hubvschrmm)

Wie können Unternehmen auch sensible Daten nutzen, um Modelle der künstlichen Intelligenz zu trainieren? Diese Frage will nun eine Forschungskooperation der Universität Oldenburg mit dem Institut für KI-Sicherheit des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) beantworten. Und zwar durch das sogenannte föderale Lernen. Bei diesem Verfahren bleiben die Trainingsdaten an ihrem jeweiligen Speicherort und werden nicht, wie sonst üblich, an einem zentralen Ort zusammengeführt, erklären die Forscher. Das Vorhaben heißt „ColDa“ (Collaborative Machine Learning for Data Value Creation), hat eine Laufzeit von drei Jahren und wird durch das DLR mit rund 450.000 Euro gefördert.

Gute Trainingsdaten sind für das maschinelle Lernen – ein Verfahren der künstlichen Intelligenz (KI) – von grundlegender Bedeutung, schicken die Forscher voraus. Und mit je mehr und vielfältigeren Daten diese Programme gefüttert würden, desto besser könnten sie später etwa Muster in Bildern oder Zusammenhänge in Texten erkennen. Auch Unternehmen nutzen maschinelles Lernen bekanntlich bereits für verschiedene Aufgaben. Doch dabei stünden sie häufig vor dem Problem, dass die zum Training der Modelle benötigten Daten unter den Datenschutz fallen oder Geschäftsgeheimnisse enthalten. So wird es schwierig, sie etwa zentral in einem Rechenzentrum zu speichern, wie es beim maschinellen Lernen sonst üblich ist. Dagegen wollen die Projektpartner nun etwas tun.

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