Föderiertes Lernen Was ist föderiertes Lernen?
Föderiertes Lernen ist ein Ansatz für maschinelles Lernen, der KI-Modelle über verteilte Datenquellen hinweg trainiert, ohne alle unformatierten Daten an einen zentralen Ort zu verschieben. Anstatt vertrauliche Daten in einem einzigen System zu sammeln, trainiert jedes teilnehmende Gerät, jeder Server, jede Organisation oder jeder Standort das Modell lokal und teilt Modellaktualisierungen, die zu einem stärkeren gemeinsamen Modell kombiniert werden können.
Lesezeit: 12 Minuten 30 Sekunden | Veröffentlicht: 31. Juli 2026
Inhaltsverzeichnis
Wichtige Erkenntnisse zu föderiertem Lernen
- Föderiertes Lernen hilft Unternehmen, KI-Modelle über verteilte Datenquellen hinweg zu trainieren, ohne unformatierte Daten zu zentralisieren.
- Föderiertes Lernen befindet sich an der Schnittstelle von KI, Datenschutz und verteiltem Computing, da das Modelltraining über verschiedene Systeme, Standorte, Geräte oder Unternehmen hinweg stattfindet.
- Häufige Anwendungsfälle umfassen Gesundheitsforschung, Finanzdienstleistungen, Betrugserkennung, mobile Anwendungen, Edge-KI und organisationsübergreifende Zusammenarbeit.
- Föderiertes Lernen kann den Datenschutz und den Datenzugriff verbessern, erfordert jedoch weiterhin eine starke Sicherheit, Governance, Überwachung und Infrastrukturplanung.
Was bewirkt föderiertes Lernen?
Einfach ausgedrückt können KI-Modelle an vielen Orten aus Daten lernen, ohne dass alle diese Daten an einen Ort kopiert werden müssen. Die Daten bleiben näher am Erstellungsort, während das Modell aus Mustern an mehreren Standorten lernt.
Zum Beispiel möchten mehrere Krankenhäuser möglicherweise ein KI-Modell mithilfe medizinischer Daten trainieren, sie können jedoch keine Patientenakten miteinander teilen. Mit föderiertem Lernen kann jedes Krankenhaus das Modell lokal anhand seiner eigenen Daten trainieren. Die Modellaktualisierungen können dann kombiniert werden, um das gemeinsam genutzte Modell zu verbessern, ohne die unformatierten Daten der Patienten direkt zu verschieben.
Warum ist föderiertes Lernen wichtig?
Föderiertes Lernen ist wichtig, da Unternehmen oft mehr Daten benötigen, um KI-Modelle zu verbessern, sie können diese Daten jedoch aufgrund von Datenschutz, Sicherheit, Compliance, Datenhoheit oder Betriebsgrenzen nicht immer zentralisieren.
Das ist besonders wichtig für Branchen wie das Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Telekommunikation, Behörden, Fertigung und Forschung. Diese Unternehmen verfügen mitunter über wertvolle Daten, die über Standorte, Geschäftseinheiten, Geräte, Partner oder Regionen verteilt sind. Föderiertes Lernen kann ihnen bei der Zusammenarbeit an KI helfen, während sie gleichzeitig mehr Kontrolle darüber behalten, wo sich die Daten befinden.
Föderiertes Lernen kann auch KI am Edge unterstützen. Wenn Geräte, Sensoren, Maschinen oder mobile Anwendungen Daten erstellen, kann lokales Training die Notwendigkeit verringern, große Mengen an unformatierten Daten an ein zentrales System zurückzusenden.
Wie funktioniert föderiertes Lernen?
Föderiertes Lernen funktioniert, indem es ein Modell an mehrere teilnehmende Systeme sendet, dieses Modell lokal trainiert und dann die Modellaktualisierungen in einem verbesserten gemeinsamen Modell kombiniert.
Ein typischer föderierter Lernprozess umfasst:
- Ein zentrales System oder eine Koordinationsebene erstellt ein erstes Modell.
- Teilnehmende Clients, Geräte, Server oder Unternehmen trainieren das Modell anhand lokaler Daten.
- Jeder Teilnehmer sendet Modellaktualisierungen, nicht den gesamten Rohdatensatz, zur Aggregation zurück.
- Die Aktualisierungen werden zu einem neuen globalen oder gemeinsamen Modell kombiniert.
- Das verbesserte Modell wird neu verteilt und der Prozess wiederholt, bis das Modell die gewünschte Leistung erreicht.
Bei einigen föderierten Lernansätzen koordiniert ein zentraler Server die Aggregation. Bei dezentraleren Ansätzen können die Teilnehmer Modellaktualisierungen austauschen, ohne sich auf einen einzigen zentralen Aggregator zu verlassen.
Föderiertes Lernen im Vergleich zu traditionellem maschinellem Lernen
Föderiertes Lernen und traditionelles maschinelles Lernen trainieren Modelle aus Daten, aber sie verarbeiten diese Daten unterschiedlich.
| Bereich | Traditionelles maschinelles Lernen | Föderiertes Lernen |
|---|---|---|
| Datenstandort | Daten werden in der Regel vor dem Training zentralisiert. | Daten bleiben über Geräte, Standorte oder Unternehmen verteilt. |
| Trainingsprozess | Ein Modell trainiert Daten in einer zentralen Umgebung. | Ein Modell trainiert lokal über mehrere Umgebungen hinweg. |
| Datenverlagerung | Unformatierte Daten werden häufig in einen gemeinsamen Data Lake, ein gemeinsames Warehouse oder ein gemeinsames Trainingssystem verschoben. | Modellaktualisierungen werden weitergegeben, während unformatierte Daten näher an ihrer Quelle bleiben. |
| Datenschutzansatz | Der Datenschutz hängt davon ab, wie zentralisierte Daten geschützt sind. | Der Datenschutz wird verbessert, indem die Notwendigkeit der Zentralisierung unformatierter Daten reduziert wird. |
| Häufige Anwendungsfälle | Allgemeines KI-Training, Analysen, zentralisierte Data Science, Modellentwicklung. | Gesundheitswesen, Finanzen, Edge-KI, mobile Anwendungen, regulierte Daten, organisationsübergreifende KI. |
| Hauptproblem | Erfassung, Speicherung, Sicherung und Verwaltung großer zentralisierter Datensätze. | Koordination von verteilten Trainings, Sicherheit, Modellqualität und Governance. |
Wann ist föderiertes Lernen am nützlichsten?
Föderiertes Lernen ist nicht immer besser als herkömmliches maschinelles Lernen. Es ist am nützlichsten, wenn Daten nicht einfach verschoben oder gemeinsam genutzt werden können, das Unternehmen jedoch weiterhin Modelle über verteilte Datenquellen hinweg trainieren möchte.
Föderiertes Lernen im Vergleich zu verteiltem Lernen
Föderiertes Lernen ist eine Art verteiltes maschinelles Lernen, die beiden Begriffe sind jedoch nicht identisch.
| Bereich | Verteiltes Lernen | Föderiertes Lernen |
|---|---|---|
| Hauptziel | Beschleunigen oder Skalieren des Modelltrainings über mehrere Systeme hinweg. | Trainieren von Modellen über verteilte Datenquellen hinweg und lokales Speichern der unformatierten Daten. |
| Datenumgebung | Daten können zentral verwaltet und auf Computing-Nodes aufgeteilt werden. | Daten verbleiben in der Regel bei separaten Clients, Standorten, Geräten oder Organisationen. |
| Fokus auf Datenschutz | Nicht immer das primäre Ziel. | Datenschutz und Datenlokalität sind zentrale Ziele. |
| Gemeinsame Einstellung | Datencenter, Cloud-Cluster, HPC-Umgebungen, KI-Trainingsplattformen. | Krankenhäuser, Banken, mobile Geräte, Edge-Standorte, Forschungsnetzwerke, Partnerökosysteme. |
| Koordination | Oft von einer zentralen Schulungsinfrastruktur verwaltet. | Kann einen zentralen Aggregator oder ein dezentrales Koordinationsmodell verwenden. |
Warum unterscheidet sich föderiertes Lernen von verteiltem Lernen?
Beim verteilten Lernen geht es häufig um die Skalierung von Computing. Bei föderiertem Lernen geht es oft darum, aus verteilten Daten zu lernen, ohne diese Daten zu zentralisieren.
Warum ist föderiertes Lernen für den Datenschutz wichtig?
Föderiertes Lernen ist für den Datenschutz wichtig, da es die Notwendigkeit reduziert, unformatierte Daten an einen einzigen zentralen Ort zu verschieben. Dies kann Unternehmen dabei helfen, KI-Modelle zu trainieren und gleichzeitig vertrauliche Daten näher an der Quelle zu halten.
Das bedeutet nicht, dass föderiertes Lernen automatisch privat oder sicher ist. Modellaktualisierungen können Informationen immer noch anzeigen, wenn sie nicht ordnungsgemäß geschützt sind. Unternehmen benötigen möglicherweise Techniken wie Verschlüsselung, sichere Aggregation, differenziellen Datenschutz, Zugriffskontrollen, Auditprotokollierung und Governance-Richtlinien, um Risiken zu reduzieren.
Föderiertes Lernen wird am besten als ein datenschutzwahrender Ansatz für KI-Training verstanden, nicht als eine vollständige Datenschutzlösung allein.
Was sind Beispiele für föderiertes Lernen?
Föderiertes Lernen kann nützlich sein, wenn Unternehmen aus verteilten oder sensiblen Daten lernen müssen.
| Anwendungsfall | Wie föderiertes Lernen helfen kann |
|---|---|
| Gesundheitsfürsorge | Krankenhäuser können an KI-Modellen zusammenarbeiten, ohne Patientenakten direkt zu teilen. |
| Medizinische Bildgebung | Modelle können aus Bildgebungsdaten an klinischen Standorten lernen, während die Daten lokal bleiben. |
| Finanzdienstleistungen | Banken können Betrugserkennungsmodelle verbessern und gleichzeitig vertrauliche Kundendaten schützen. |
| Mobile Anwendungen | Modelle können sich vom Benutzerverhalten über Geräte hinweg verbessern, ohne alle unformatierten Daten zu zentralisieren. |
| Industrial Edge-KI | Fertigungsstandorte können Modelle aus lokalen Gerätedaten trainieren, ohne alle Betriebsdaten zu verschieben. |
| Einzelhandel und Kundenerfahrung | Verteilte Geschäfte oder Regionen können Modelle verbessern, während die Kundendaten näher an den Quellsystemen bleiben. |
| Öffentlicher Sektor und Forschung | Behörden oder Institutionen können an KI zusammenarbeiten und gleichzeitig Datenkontrolle und Richtliniengrenzen einhalten. |
Warum sind Beispiele für föderiertes Lernen oft datenschutzsensibel?
Diese Beispiele zeigen, warum föderiertes Lernen besonders für datenschutzsensible und verteilte Umgebungen relevant ist.
Wie unterstützt föderiertes Lernen Edge-KI?
Föderiertes Lernen unterstützt Edge-KI, indem es Modellen ermöglicht, aus Daten zu lernen, die am oder in der Nähe des Edge erzeugt wurden. Anstatt jede Sensorablesung, jedes Bild, jedes Protokoll oder jede Geräteinteraktion in ein zentrales System zu verschieben, können Unternehmen Modelle lokal trainieren und Modellaktualisierungen teilen.
Dies kann für Fertigungsstandorte, Gesundheitsgeräte, Einzelhandelsstandorte, Telekommunikationsnetzwerke, mobile Anwendungen und vernetzte Fahrzeuge nützlich sein. In diesen Umgebungen können Daten sensibel, umfangreich, mit geringer Latenz oder teuer in der Verschiebung sein.
Föderiertes Lernen kann dazu beitragen, dass sich Edge-KI-Systeme im Laufe der Zeit verbessern, während die Datenübertragungsanforderungen reduziert werden und mehr Daten in der Nähe des Erstellungsortes verbleiben können.
Wie entscheiden sich Unternehmen für eine Lösung für föderiertes Lernen?
Unternehmen sollten eine Lösung für föderiertes Lernen basierend auf der Datensensibilität, der Komplexität des Anwendungsfalls, den Sicherheitsanforderungen, der Infrastrukturumgebung und der Betriebsreife wählen.
Wichtige Faktoren sind:
- Unterstützung für ein verteiltes Training über Standorte, Geräte, Clouds oder Edge-Umgebungen hinweg.
- Datenschutz- und Sicherheitsfunktionen wie Verschlüsselung, sichere Aggregation, Zugriffskontrolle und Auditprotokollierung.
- Integration mit bestehenden KI-, Daten-, Cloud-, Sicherheits- und Infrastrukturplattformen.
- Unterstützung für Governance, Überwachung, Modellvalidierung und Compliance-Berichte.
- Möglichkeit, die Skalierung auf sämtliche Teilnehmer auszudehnen und gleichzeitig Leistung und Zuverlässigkeit zu erhalten.
Die richtige Lösung sollte Teams dabei helfen, ein verteiltes KI-Training zu koordinieren, ohne unnötige Risiken, betriebliche Komplexität oder Datenbewegungen zu verursachen.
Welche Vorteile bietet föderiertes Lernen?
Föderiertes Lernen kann Unternehmen dabei helfen, KI-Modelle zu verbessern und gleichzeitig die Notwendigkeit der Zentralisierung vertraulicher oder regulierter Daten zu reduzieren.
Zu den gängigen Vorteilen gehören:
- Besserer Datenschutz, da unformatierte Daten näher an ihrer Quelle bleiben können.
- Verbesserter Zugriff auf verteilte Daten über Teams, Standorte, Geräte oder Unternehmen hinweg.
- Unterstützung für die Zusammenarbeit in regulierten oder datenschutzsensiblen Umgebungen.
- Reduzierte Datenbewegung, was Probleme mit Bandbreite, Latenz und Datenübertragung verringern kann.
- Stärkere Eignung für Edge-KI, mobile KI, Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen und souveräne Datenanwendungsfälle.
Der größte Vorteil ist, dass föderiertes Lernen die Zusammenarbeit mit KI ermöglichen kann, wenn der direkte Datenaustausch schwierig, eingeschränkt oder riskant ist.
Was sind die Herausforderungen des föderierten Lernens?
Föderiertes Lernen kann komplex sein, da KI-Training über verteilte Systeme, Datenquellen und Teilnehmer hinweg stattfindet.
Gängige Herausforderungen sind:
- Koordinierung von Modelltraining über viele Geräte, Standorte oder Unternehmen hinweg.
- Verwaltung von Datenqualitätsunterschieden zwischen den Teilnehmern.
- Schutz von Modellaktualisierungen vor Sicherheits-, Datenschutz- oder Vergiftungsrisiken.
- Umgang mit unzuverlässigen Netzwerken, begrenzter Bandbreite oder inkonsistenten Computing-Ressourcen.
- Überwachung von Modellleistung, Verzerrung, Abweichung und Governance in verteilten Umgebungen.
Föderiertes Lernen erfordert auch klare Richtlinien für Teilnahme, Datennutzung, Modellbesitz, Sicherheit, Compliance und Verantwortlichkeit.
Wie HPE föderiertes Lernen unterstützt
HPE unterstützt föderiertes Lernen durch sichere KI-Infrastruktur, Private Cloud-Funktionen, Edge-to-Cloud-Plattformen und Services, die Unternehmen beim Aufbau und Betrieb verteilter KI-Umgebungen unterstützen.
HPE Private Cloud AI kann Unternehmen dabei unterstützen, Enterprise-KI-Workloads in einer Private Cloud-Umgebung mit stärkerer Kontrolle über Daten, Zugriff, Infrastruktur und Betrieb auszuführen. Damit lassen sich Unternehmen unterstützen, die Datenschutz, Governance und eine sichere KI-Bereitstellung benötigen und gleichzeitig vertrauliche Daten unter strengerer Kontrolle halten müssen.
HPE ProLiant Compute kann die Servergrundlage für KI und verteilte Computing-Workloads in Rechenzentren, Private Cloud-Umgebungen und Edge-Standorten bieten. NVIDIA AI Computing by HPE kann Unternehmen dabei helfen, skalierbare KI-Infrastruktur für Training, Tuning und Inferenz bereitzustellen. GreenLake unterstützt den Hybrid Cloud-Betrieb und flexible Verbrauchsmodelle in verteilten Umgebungen.
Für Unternehmen mit Datenhoheit, regulatorischen oder regionalen Kontrollanforderungen kann HPE AI Factory for Sovereign AI KI-Umgebungen unterstützen, die auf Datenkontrolle, Compliance und sicheren Betrieb ausgelegt sind.
Mit HPE können Unternehmen KI-Umgebungen aufbauen, die verteilte Daten, datenschutzempfindliche KI, Edge-KI, geregelte KI-Prozesse und eine skalierbare Computing-Infrastruktur unterstützen.
Föderiertes Lernen – Häufig gestellte Fragen
Was sind die besten Frameworks für föderiertes Lernen, die bewertet werden sollten?
Zu den gängigen föderierten Lern-Frameworks gehören TensorFlow Federated, Flower, FedML, OpenFL, PySyft und FATE. Das richtige Framework hängt vom Anwendungsfall, der Programmierumgebung, den Datenschutzanforderungen, dem Bereitstellungsmodell, den Skalierbarkeitsanforderungen und der Integration in bestehende KI- und Datenworkflows ab.
Sollten Unternehmen eine Plattform für föderiertes Lernen kaufen oder ihre eigene aufbauen?
Unternehmen sollten den Kauf einer Plattform für föderiertes Lernen in Betracht ziehen, wenn sie Unterstützung, Governance, Sicherheit, Überwachung, Integrationen und eine schnellere Bereitstellung benötigen. Der interne Aufbau kann für spezialisierte Forschung oder hochgradig kundenspezifische Anforderungen sinnvoll sein, kann jedoch mehr Engineering-, Sicherheits-, Betriebs- und Wartungsressourcen erfordern.
Worauf sollten Finanzdienstleistungsunternehmen bei einer Plattform für föderiertes Lernen achten?
Finanzdienstleister sollten nach einer Plattform für föderiertes Lernen suchen, die sichere Zusammenarbeit, Datenschutz, Auditierbarkeit, Zugriffskontrollen, Modellüberwachung, Anwendungsfälle zur Betrugserkennung und regulatorische Berichterstattung unterstützt. Die Plattform sollte Teams dabei helfen, Modelle zu verbessern, ohne vertrauliche Kunden- oder Transaktionsdaten offenzulegen.
Was sollten Gesundheitsorganisationen für föderiertes Lernen mit medizinischen Daten in Betracht ziehen?
Gesundheitsorganisationen sollten Datenschutz, Patienteneinwilligung, klinische Sicherheit, HIPAA- oder regionale Compliance-Anforderungen, Datenqualität, Modellvalidierung, Bias-Überwachung und Überprüfbarkeit berücksichtigen. Eine Lösung für föderiertes Lernen sollte mehreren Standorten bei der Zusammenarbeit an KI-Modellen helfen und gleichzeitig geschützte Gesundheitsdaten vor Ort unter Kontrolle halten.