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Nvidia und Forscher des King's College London erzielen Durchbruch beim Training von KI-Modellen

| Quelle: FIN | Lesedauer etwa 2 min. | Text vorlesen Stop Pause Fortsetzen

Forscher des King's College London und Nvidia, haben wohl eine Möglichkeit entwickelt künstliche neuronale Netzwerke (KNN) zu trainieren, die es ermöglicht Trainingsdaten - einschließlich sensibler medizinischer Informationen – über mehrere Klinikstandorte zu verteilen. Heißt konkret: Die neue Technik erlaubt es Kliniken, Krankenhäusern und medizinischen Einrichtungen an einem KI-Modell zu arbeiten und es zu trainieren, ohne dabei die Daten austauschen zu müssen. Bei dieser Methodik des föderierten Lernens wird ein zentraler Server erstellt, welcher einen Trainingsalgorithmus für die Künstliche Intelligenz an jedes am Projekt beteiligte medizinische Zentrum sendet. Die Kliniken wiederum trainieren das Modell auf Ihren hauseigene Datensätzen, bevor sie es an den zentralen Server zurücksenden, um es dort aggregieren zu lassen. So bleibt die Integrität der Datensätze eines jeden Klinikstandortes gewahrt.

Die Forscher sehen das Modell als medizinischen "Durchbruch" in der KI-gestützten Gesundheitsversorgung, welches  die riesigen Datenspeicher der medizinischen Einrichtungen aufarbeiten könnte. Bei der Präsentation ihrer Ergebnisse legten die Forscher dar: "Föderiertes Lernen ermöglicht ein kollaboratives und dezentrales Training neuronaler Netzwerke, ohne die Patientendaten weiterzugeben. Jeder Knoten trainiert sein eigenes lokales Modell und übergibt es periodisch an einen Parameterserver. Der Server sammelt und aggregiert die einzelnen Beiträge zu einem globalen Modell, das dann mit allen Knoten geteilt wird. "Der vom King's College für ihre Arbeit verwendete Datensatz wurde dem BraTS 2018 Datensatz entnommen, der MRT-Scans von 285 Patienten mit Hirntumoren enthält.

 

 

In Deutschland arbeitet das Berliner KI-Startup XAIN schon seit über einem Jahr mit einer vergleichbaren Methodik um Künstliche Intelligenz zu trainieren. Das Team um CEO Leif-Nissen Lundbaek hat sich dem datenschutzkonformen Federated Learning verschrieben. Gerade die europäische Datenschutz-Grundverordnung (EU-DSGVO) macht es vielen Unternehmen schwer kundenbezogene Daten zu nutzen und KI-Modelle zu trainieren. XAIN löst mit seinem Federated Learning-Ansatz genau dieses Problem und wahrt dabei die Anonymität der zugrunde liegenden Daten. Die Infrastruktur stellt Nutzern die Möglichkeit automatisierter Compliance gemäß europäischer Datenschutz-Grundverordnung (EU-DSGVO) und bietet gleichzeitig bessere Trainingsergebnisse. Dies erweist sich als großer Durchbruch in einem Bereich, der sonst von hohen Kosten und durch aufwendige Prozesse zur Wahrung des Datenschutzes geprägt ist. Anstatt Daten in einem zentralen KI-Modell zu anonymisieren, zu aggregieren und zu speichern, trainiert die Federated Learning-Technologie von XAIN auf der Grundlage getrennt gehaltener Datenquellen eine Vielzahl von KI-Modellen separat.

 

Bild von Gerd Altmann auf Pixabay

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