DLFi – The Distributed Learning Framework

Herkömmliches ML-Training hat das Sicherheitsproblem, dass alle Daten an einem einzigen Ort gesammelt werden und die Privatsphäre der Datenbesitzer verletzt wird. DLFi zielt darauf ab, dieses Problem zu lösen. 

DLFi ist eine datenschutzfreundliche KI-as-a-Service-Lösung (PP-AIaaS). Sie bietet eine Trainingsumgebung an entfernten Standorten, ohne dass die Daten zwangsläufig verschoben oder übertragen werden müssen. Sie ermöglicht es Datenanbietern, ein ML-Modell zu trainieren, ohne ihre geschäftskritischen Daten gegenseitig preiszugeben. DLFi bietet Kommunikationseffizienz und garantiert die Privatsphäre der Dateneigentümer.

• Wahrung der Privatsphäre
• Cloud-nativ
• Modular und steckbar
• Angepasste Visualisierung Dashboard
• Unterstützung für GPU-Beschleunigung

• ML-Modell-Training über geografisch verteilte Datenquellen
• Kollaboratives ML-Modell-Training in Multidomänen-, Multivendor- und disaggregierten Netzwerken
• Gemeinsame Verwaltung und Eigentümerschaft von ML-Modellen

• QoT-Schätzung in optischen Netzen mit mehreren Domänen und mehreren Anbietern
• Vision Inspection für die Qualitätssicherung in Fabrikhallen

• AcumosAI Federated Marketplaces

• Demonstration von föderiertem Lernen über Edge-Computing-fähige optische Metro-Netze auf der ECOC 2020