Verbundprojekt FAMILIAR: Ganzheitliche, föderative KI-Entwicklung für Mixed-Reality-Anwendungen in Europa

Der Begriff des föderierten maschinellen Lernens (FedML) ist im Zusammenhang mit öffentlich finanzierten Forschung-und-Entwicklungs-Projekten weit verbreitet. Dennoch wird er in der Industrie selten verwendet, insbesondere nicht in Kombination mit anderen führenden Technologien wie XR (Extended Reality) und AM (Additive Fertigung/3D Druck). Das europäische Eureka Projekt "FAMILIAR" möchte FedML-Lösungen für HMDs (Head-Mounted-Display) entwickeln. Die Lösung soll in reale Anwendungen eingebettet und getestet werden, z. B. in den Bereichen Wartung und Ausbildung, Schweißen und Mensch-Roboter-Kollaboration. Um die Anwendungsfälle zu realisieren, werden zudem fortgeschrittene Data-Mining-Techniken mit Deep Learning kombiniert. consider it wird im Rahmen von FAMILIAR 2 inhaltliche Rollen haben: (1) Dezentralisierung des Controllers im FedML. Im Kontext von FedML ist es bereits üblich, dass keine Daten zentral gesammelt werden. Es werden ausschließlich Parameter (z.B. Gewichtungen bei künstlichen neuronalen Netzten) an eine zentrale Instanz (sog. Controller) geschickt. Dieser könnte allerdings damit den durchschnittlichen Datensatz jedes Teilnehmers ermitteln. Damit dies nicht mehr möglich ist, soll der Controller eliminiert werden. Der in FAMILIAR gewählte Ansatz funktioniert wie das Kinderspiel stille Post (Gossip Approach). Lediglich mit der Abweichung, dass kein Teilnehmer weiß an wen er die Parameter gibt oder von wem er sie empfängt. (2) Integration von FedML auf XR-HMDs. Ziel ist es Modelle auf XR-HMDs trainieren zu können. Idealerweise kann das HMD auch direkt die Parameter versenden und empfangen. In diesem Rahmen kollaboriert consider it eng mit dem österreichischem Partner NXRT, welche detaillierte Erfahrung im XR-Umfeld besitzen. Weitere europäische Partner ergänzen das Projekt.